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Record W4366153402 · doi:10.7202/1098325ar

Anna Katharine Green, « le Conan Doyle américain », dans ses aventures éditoriales françaises

2022· article· fr· W4366153402 on OpenAlexvenueno aff
Laetitia Gonon

Bibliographic record

VenueTangence · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicHistorical and Scientific Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsArtHumanitiesArt history

Abstract

fetched live from OpenAlex

Anna Katharine Green (1846-1935) était une autrice américaine de romans policiers. Admirée par Arthur Conan Doyle et Agatha Christie, elle a vendu son premier roman (1878) à plus d’un million d’exemplaires. Le succès de sa carrière aux États-Unis a trouvé un écho en France, où un tiers de ses oeuvres a été traduit avant 1914. Cet article retrace, à travers la presse de l’époque, les débuts chaotiques de la romancière en France : publiée d’abord en feuilleton dans les quotidiens, retraduite à de multiples reprises sous des titres divers, son oeuvre est surtout associée à ses traducteurs, que la réclame érige en auteurs. Les premiers romans d’A.-K. Green traduits en français intègrent des séries de romans-feuilletons étrangers, que les éditeurs destinent aux publics féminins. Mais à partir des années 1905-1907, avec l’explosion éditoriale du roman policier, la romancière acquiert une notoriété qui la propulse dans la liste des parangons du genre, aux côtés de Conan Doyle et Maurice Leblanc. L’impératif économique qui pèse cependant sur le roman-feuilleton policier transforme les oeuvres d’A.-K. Green en autant d’objets de collections spécialisées, dans une sérialisation bien différente de celle que l’autrice avait imaginée.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.583
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.034
GPT teacher head0.259
Teacher spread0.225 · 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 teacher head, not a consensus.

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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