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Record W4287222735 · doi:10.4000/resf.10810

L’important n’est pas la destination, mais les seuils que l’on franchit. L’exemple des mondes possibles dans Fringe

2022· article· fr· W4287222735 on OpenAlexaff
Élaine Després

Bibliographic record

VenueReS Futurae · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicNarrative Theory and Analysis
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les récits de voyage dans le temps ou vers des mondes parallèles ont offert d’innombrables expériences d’innovations narratives et d’exploration sur les différentes temporalités. Mais au-delà du temps déconstruit, il y a l’immédiateté et l’étrangeté du voyage entre deux mondes radicalement autres, qui ne sont plus séparés par une distance ou un espace, mais par de simples seuils que l’on traverse. C’est cette notion et son utilisation dans les séries de science-fiction que cet article explore. Toute série télé met en série les seuils de la fiction, puisque le spectateur entre et sort de l’univers télésériel chaque semaine pour retrouver son monde empirique, mais les séries de science-fiction se démarquent en ce qu’elles les thématisent et les formalisent, les mettent en abyme. Elles le font d’abord avec une certaine simplicité, de nombreuses séries classiques comme Doctor Who, Star Trek ou Stargate SG-1 proposant de pénétrer à chaque épisode dans un nouveau monde à explorer, puis, avec une complexité grandissante (complex TV), la série Fringe en étant un exemple typique parmi plusieurs autres. Ces seuils, qu’ils conduisent à des mondes parallèles, des temporalités alternatives ou des consciences autres, en viennent à former la matrice même de la série, qui offre un questionnement complexe sur l’identité, ses limites, ses variations.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.022
Threshold uncertainty score0.074

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0100.013
Scholarly communication0.0110.009
Open science0.0010.006
Research integrity0.0020.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0220.004

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.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.241
Teacher spread0.219 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2022
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