Bibliographic record
Abstract
Présentation : l’objet et le corpus Au point de départ de la réflexion que je propose ici, se trouve un constat : ce qu’on appelle communément « pornographie » est présent à un degré significatif dans les œuvres ou les travaux relevant de la « post-poésie », du « dispositif poétique » ou du « document poétique », qui ont fait leur apparition au milieu des années 1990 pour se développer dans les années 2000. Je me suis souvent interrogé sur le sens de cette présence, et aussi sur la mutation qu’elle semble impliquer ; comme si la formule célèbre d’Éluard, « l’amour la poésie » pouvait être transposée en : la post-poésie la pornographie. Une question se pose d’emblée, relative au choix de cet objet : la pornographie relève-t-elle de la culture de masse ? Je répondrai par l’affirmative, en considérant la pornographie contemporaine comme l’articulation d’un certain mode de présentation (qui n’est pas si facile à définir, comme l’indique le philosophe Ruwen Ogien1) et d’un habitus, par le biais de médiums de masse. La pornographie fait à la fois l’objet d’une diffusion massive et d’une certaine légitimation, dans le champ social contemporain. Si bien que l’on assiste à ce que les chercheurs en porn studies appellent une « pornographisation » de la société, dont les porn studies sont elles-mêmes l’un des symptômes. En France, l’accroissement de la diffusion de la pornographie peut schématiquement être décrit de la manière suivante, en se limitant aux médiums audiovisuels : Dans
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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".