La fiction radiophonique comme oeuvre littéraire ? Apports et limites des approches littéraires à l’étude des oeuvres radiophoniques
Bibliographic record
Abstract
La littérature s’est rapidement saisie de la fiction diffusée à la radio. Perçue d’abord comme un texte plutôt que comme une performance, la fiction radiophonique est alors devenue un genre littéraire, à la différence que sa diffusion se faisait par l’entremise d’un autre type de support : les ondes radio. Cette manière de conceptualiser la fiction radiophonique a toutefois le défaut de laisser de côté toute sa dimension sonore. Pour régler cette lacune, on l’a plutôt rapprochée du théâtre, en appuyant sur sa dimension dramaturgique découlant du jeu des acteurs et sur le travail des bruiteurs. Envisager la fiction radiophonique selon ces deux approches a toutefois ses limites et un retour réflexif sur la catégorisation et sur les enjeux de celle-ci est désormais nécessaire tandis que la numérisation des corpus radiophoniques rend ceux-ci de plus en plus accessibles aux chercheurs et aux chercheuses. Cet article propose ainsi une réflexion sur le positionnement de la fiction radiophonique dans l’écologie des genres littéraires et médiatiques dans l’optique de saisir avec plus d’acuité les enjeux que soulève son étude.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".