Bibliographic record
Abstract
Pour commencer, deux articles ont pour objet d'étude le Paris populaire et ses représentations.Dans le premier d'entre eux, Barrie Ratcliffe part de sources iconographiques : six clichés réalisés par Charles Marville dans les années 1850.Il est courant de considérer que la photographie fige le réel, note l'auteur pour commencer.Au travers d'une passionnante exploration du quartier de la Montagne Sainte-Geneviève du Paris pré-haussmannien, l'historien canadien nous entraîne ensuite dans une rigoureuse étude.Celle-ci est construite comme une enquête visant à déconstruire le postulat de départ, à travers les photos réalisées par Marville.Barrie Ratcliffe cherche à donner à voir ce que la photo cache, à la faire parler au-delà de ce qu'elle semble immédiatement révéler.Recourant à de très nombreuses sources, l'auteur fait ainsi apparaître ce quartier populaire non comme le lieu de perdition décrié par la bourgeoisie impériale, mais comme un lieu de vie, avec ses sociabilités, ses difficultés, ses spécificités aussi.Cette manière de questionner l'image ne vise pourtant pas à rendre la parole aux "sans voix", mais au contraire à mieux connaître les commanditaires des photos, leurs présupposés, leurs objectifs.Bien loin de ne s'appliquer qu'à ce petit coin d'un Paris disparu, cette promenade réflexive, qui donne à voir l'écart existant entre les réalités populaires et la représentation que s'en fait la bourgeoisie, nous oblige à réfléchir sur le sens de l'image dans notre société où elle règne en maître.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.426 | 0.230 |
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".