L’hétéronymie à l’épreuve de la logométrie : quand Vian rencontre Sullivan
Bibliographic record
Abstract
Boris Vian crée son hétéronyme Vernon Sullivan en 1946. Or, leurs romans s’inscrivent dans des sous-genres discursifs bien distincts. Dès lors, peut-on parler de deux romanciers pour une même plume ? Quel rôle joue le genre et son impact endigue-t-il tout point de rencontre ? Au contraire, existe-t-il, malgré tout, des liens intertextuels entre les deux œuvres ? Ces questions résultent d’une rencontre entre trois recherches doctorales qui a permis de croiser un concept (l’hétéronymie) à une méthode (la logométrie). Pour répondre à ces questions linguistiques, cet article déroule en effet le protocole méthodologique de la logométrie et propose des premiers éléments de réponse. Pour réaliser cette étude, notre corpus contraste les romans de douze auteurs contemporains et proches génériquement des romans de Boris Vian et de Vernon Sullivan. Ce corpus est disponible sur le logiciel Hyperbase (développé au laboratoire Bases, Corpus, Langage UMR 7320). Le parcours interprétatif de cet article est le suivant : nous partons de résultats issus de la statistique occurrentielle (1) et cooccurrentielle (2) pour aller progressivement vers des zones de textualité réunissant Boris Vian à Vernon Sullivan (3).
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 | 0.009 | 0.032 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".