#GraphPoem : Holisme analytique-créatif, le genre D(H) et la performance informatique subversive
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Lancé il y a 13 ans, le projet Graph Poem utilise le traitement automatique du langage naturel (TALN) et la théorie des graphes pour développer une approche holistique de la poésie. L’holisme signifie ici deux choses : premièrement, une couverture progressive et continuellement affinée de « toutes » les caractéristiques poétiques du point de vue TALN et, deuxièmement, la vision de la poésie dans l’espace numérique comme un phénomène intégral de médias, d’inscription et de performativité. Ce dernier point est particulièrement mis en évidence dans le cadre des événements de poésie performative informatique #GraphPoem, où l’on constate que l’holisme instancie une poétique analytique-créative. Sans doute cette poétique fait-elle de la poésie un genre D(H), c’est-à-dire un genre représentatif d’un spectre d’activités, de réalités et de préoccupations allant de l’espace numérique en général au numérique en particulier, en passant par les humanités numériques, la datafication ou la création et/ou la préservation du patrimoine numérique. Ce large éventail et la vision analytique et créative qui le sous-tend sont également manifestes dans d’autres initiatives liées au projet, notamment l’analyse et l’expansion automatiques de corpus de poésie, les anthologies de poésie assemblées par ordinateur et la traduction algorithmique. La traduction algorithmique est en soi un concept riche qui informe sur la traduction de la poésie en langage naturel ou de programmation, la traduction d’algorithmes, la création de nouveaux algorithmes pour transcréer la poésie, etc. Certains d’entre eux font également partie des performances #GraphPoem, dont la description des trois plus récentes (présentées au DHSI — Digital Humanities Summer Institute) donne lieu à des réflexions sur les valeurs pertinentes pour la communauté et sur les aspects subversifs de tels événements, pour lesquels nous avons précédemment proposé le terme de « data-commoning webformance ».
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 it