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Record W4300669729 · doi:10.7202/1090003ar

Parcours narratologiques

2022· article· fr· W4300669729 on OpenAlexvenueno aff
Gerald Prince

Bibliographic record

VenueTopiques études satoriennes · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsComputer science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Parcours narratologiques J'aimerais, dans ce qui suit, parcourir la narratologie, la délimiter, en faire un levé : non pas seulement parce que je l'ai déjà parcourue, revisitée, reconsidérée, remodelée à plusieurs reprises 1 et non pas tellement parce que l'examen des lieux peut fournir un tremplin à la discussion du temps et de la temporalité mais avant tout parce que faire un levé suppose une inspection des frontières et que, depuis le début, la question des frontières a joué un rôle significatif dans ce champ d'études.La narratologie étant « la science du récit 2 » (ou bien tout simplement une théorie du récit), son étendue même dépend de la définition de ce dernier.Elle dépend, comme l'indique un article célèbre de Gérard Genette 3 , des frontières du récit, des différences entre récit et non-récit, entre narration et anti-narration, ou même entre narratif comme entité et narratif comme qualité.Sur ce sujet, nous le savons, aucun accord ne s'est véritablement réalisé.Certains chercheurs et théoriciens soutiennent que tout est récit ; d'autres maintiennent que tout peut l'être ; d'autres encore déclarent que, d'un point de vue fondamental, rien ne l'est (puisque toute narrativité repose sur une culture et un contexte).Certains définissent le récit comme la relation verbale d'au moins un événement, d'autres comme toute représentation -verbale ou non-verbale -d'un ou plusieurs changements de situation.Certains affirment que le récit implique la consécution, la conséquence, la clôture, qu'il doit être peuplé d'individus anthropomorphes, qu'il lui faut s'ancrer dans l'expérience humaine; d'autres mettent en question chacune de ces précisions 4 .Quant à moi, j'ai beaucoup hésité.Mais j'y reviendrai. 1 Voir, par exemple, Gerald Prince, « Reviewing Narratology » ; « Remodeling Narratology » et« Revisiting narrativity ». 2 C'est ainsi que Tzvetan Todorov définit le terme qu'il a inventé.Voir sa Grammaire du Décaméron, p. 10.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
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 score0.025
Threshold uncertainty score0.084

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0050.006
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0250.005

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 head0.045
GPT teacher head0.276
Teacher spread0.232 · 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

Citations0
Published2022
Admission routes1
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