Jean-Paul FOURMENTRAUX (2016), Digital stories. Arts, design et cultures transmédia
Bibliographic record
Abstract
L’ouvrage collectif coordonné par Jean-Paul Fourmentraux fait suite à une journée d’étude intitulée « Digital stories : Images numériques et interactions collectives » organisée en juin 2014 par le laboratoire GERiiCo de Lille 3. Le volume comprend une introduction dense dans laquelle le coordonnateur problématise la thématique de l’ouvrage et présente ses 12 chapitres, répartis en 3 parties peu équilibrées. Les contributions traitent des différents aspects liés à ce sous-champ de l’art numérique.2La découverte du titre et du sommaire permet de comprendre qu’il s’agit bien d’une publication qui n’entend pas s’adresser à un large lectorat. Cette idée se confirme lorsqu’on parcourt les textes. Un constat s’est imposé : la clé de lecture est de revenir à l’introduction et même de procéder à des consultations externes. L’exercice est l’occasion pour le lecteur initié de réviser, d’approfondir et surtout d’actualiser ses connaissances sur certains concepts nouveaux. Sous « le double effet d’Internet et des nouvelles ergonomies visuelles/numériques » (p. 5), le rythme de l’évolution des dispositifs de production et des pratiques numériques l’exige.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.003 |
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".