La sémiotisation de la matière. Une zone hybride entre l’écocritique matérialiste et la biosémiotique
Bibliographic record
Abstract
L’écocritique matérialiste s’intéresse au rapport entre matière et représentation. À cet égard, la biosémiotique et l’écosémiotique fournissent un cadre théorique apte à fonder une compréhension processuelle des relations signifiantes unissant les organismes et leur environnement. La théorie de l’Umweltde Jakob von Uexküll et celle des affordances de James J. Gibson, mais également la typologie des signes de Charles S. Peirce et la sémiotique culturelle de Iouri Lotman constituent un ensemble théorique cohérent sur lequel l’écocritique matérialiste pourrait s’appuyer pour fonder un modèle conceptuel adéquat à son projet d’interprétation des textes et des pratiques culturelles liées à la nature. Afin d’instaurer un dialogue entre la biosémiotique et l’écocritique matérialiste, un modèle conceptuel décrivant le processus par lequel la matière devient sémiotisée est proposé dans cet article. En tenant compte, d’une part, de la capacité de la matière à produire des significations, mais également, d’autre part, de la façon dont les actions humaines modifient les propriétés sémiotiques de la matière, une zone hybride entre l’agentivité de la matière et la modélisation humaine devrait être considérée dans une perspective écocritique.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".