Ecrire l’espace : dynamiques d’imbrication performative de la photographie dans la litterature numerique
Bibliographic record
Abstract
Le numérique n’est pas le vrai réel, la littérature numérique n’est pas de la vraie littérature, la photographie numérique n’est pas de la vraie photographie. Cela est, peu ou prou, le discours courant qui entoure les domaines de la photographie et de la littérature numériques, au niveau grand public autant que dans les milieux universitaires – même si, heureusement, les choses commencent à changer de plus en plus chez les chercheur.e.s. Toutefois, lorsqu’il s’agit de l’analyse de la notion d’espace, on se trouve à envisager une difficulté ultérieure : ni la littérature ni la photographie ne sont considérées comme des vraies productions de l’espace. Ce jugement fait écho à la perspective adoptée jadis par le philosophe français Henri Lefebvre qui a été le premier à aborder la question de l’espace en termes de production1. Pour démystifier une longue histoire de malentendus philosophiques et mathématiques sur le statut de l’espace, Lefebvre montrait, à l’aide de la théorie marxiste de la structure et de la superstructure, que l’espace n’est ni un concept vide ni une abstraction, mais une production – processus de production et produit concret à la fois. Si les pratiques de production de l’espace – essentiellement : politique, au sens noble, et économie – ont plus d’importance que les représentations de l’espace – architecture et urbanisme –, les pratiques artistiques issues de l’imagination et de l’imaginaire, littérature et photographie parmi d’autres, n’ont même pas
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 | 0.003 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 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".