Une brèche dans le réel. Les photographies de l’Odyssée dans l’histoire des images
Bibliographic record
Abstract
Cet article analyse la mission photographique entreprise par Victor Bérard avec le photographe Fred Boissonnas en Méditerranée sur les traces de l’Odyssée en 1912, en la mettant en perspective avec l’histoire des images. À l’aide des photographies originales, de la correspondance des deux protagonistes et d’ouvrages plus tardifs de Bérard, il montre combien ce voyage était une vaste enquête sur la figurabilité d’une œuvre de fiction nourrie, certes, par la philologie, l’histoire, la géographie, mais aussi par l’histoire de l’art. Alors que l’œuvre d’Homère commençait à être adaptée au cinéma, cette enquête reposait sur des intuitions fortes : celle que pour transmettre l’histoire auprès du grand public, il fallait désormais compter avec le spectacle d’images sous différentes formes ; que celles‑ci avaient par ailleurs la capacité de créer des connexions intimes et disruptives avec le passé ; qu’Homère était une ressource de sacré et de narration utile à une IIIe République laïque, dont les ambitions coloniales liaient désormais la France métropolitaine à des millions de personnes et de vastes territoires sur les pourtours de la Méditerranée.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".