Bibliographic record
Abstract
Tout le monde apprend à rire, mais rares sont ceux qui en ont conscience. En effet, contrairement à d’autres comportements sociaux le rire fait rarement l’objet d’un apprentissage explicite, c’est pourquoi il peut être vécu comme une habitude quasi automatique. Pour autant, les manières de rire résultent toujours de l’intériorisation d’une certaine grammaire affective. Elles rendent compte d’un programme social, institué plus ou moins formellement, qui vise à déterminer les cadres du rire, définissant ses acteurs, ses contextes, ses objets et même, ses caractéristiques physiques et acoustiques. Dans les villages de la Kagera, en Tanzanie, les pratiques du rire s’apprennent et se transmettent dès le plus jeune âge selon différentes formes d’apprentissage. À l’âge de 5 ans, les techniques d’inhibition du rire chez l’enfant participent de son processus de maturation. Il a surmonté la fragilité de la petite enfance et peut (doit) désormais apprendre à devenir un être social ce qui, dans ces villages, signifie surtout apprendre à maîtriser l’extériorisation publique de ses affects. Cette discipline affective s’opère également dans des cadres cérémoniels où la canalisation des corps infantiles s’effectue cette fois via l’exacerbation normée et institutionnalisée du rire et du faire-rire.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.013 |
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".