Bibliographic record
Abstract
This is an accepted article with a DOI pre-assigned that is not yet published. La restitution de l’environnement architectural d’un spectacle forain à Paris au XVIIIe siècle est le travail qui nous occupe depuis près de trois ans dans le projet VESPACE (Virtual Early modern Spectacles and Publics, Active and Collaborative Environment). Ce projet vise à permettre de faire revivre une soirée théâtrale à la Foire Saint-Germain à Paris au XVIIIe siècle, non seulement en expérimentant l’espace et la représentation théâtrale, mais aussi les situations sociales. Il s’agit, concernant la restitution spatiale, de rassembler un ensemble de documents, qui peuvent prendre des formes différentes, pour tenter de produire le modèle tridimensionnel de théâtre qui soit le plus vraisemblable au regard de l’état des connaissances de la communauté scientifique sur le sujet. Dans cet essai, nous présenterons dans un premier temps les enjeux d’une telle restitution avant de les comparer à l’expérience vécue, dans un domaine a priori éloigné de l’architecture, qui est celui de restitution des comportements d’époque grâce au travail réalisé dans le séminaire social physics qui a eu lieu virtuellement du 17 au 22 mars 2020. Nous montrerons ainsi comment les informations issues de la littérature du dix-huitième siècle sont pertinentes pour la restitution architecturale, mais également comment les méthodes que nous avons employées pour la restitution architecturale peuvent servir à éviter des biais épistémologiques dans social physics. Enfin, nous proposerons des pistes permettant d’intégrer à terme la question de l’espace dans la modélisation des comportements sociaux pour ce type de restitution.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.005 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.931 | 0.914 |
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; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
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".