À déguster des yeux. Notes sémiotiques sur la « mise en assiette ». À propos de la cuisine de Michel Bras
Bibliographic record
Abstract
À Jean-Marie, pour la métis de la cistre 1 . PréambuleLe corpus de cette étude est (provisoirement) limité aux photographies des mets créés par Michel Bras, et qui ont été publiés dans Bras, ouvrage consacré à sa cuisine, à ses recettes, mais aussi à son lieu de vie, où il accueille ses hôtes, à l'équipe qui l'assiste dans son travail, et à l'Aubrac, son pays et son environnement 2 .Certes, ce ne sont que des photographies, et non les mets eux-mêmes, mais elles rendent parfaitement compte de la mise en espace de chaque composition : toutes cadrées en faible plongée, à la même distance, elles adoptent le point de vue du dégustateur, au moment où il se penche sur son assiette.En outre, en tant qu'artefact de second degré, la photographie opère une réduction à laquelle le dégustateur aurait bien du mal à se résoudre devant le mets lui-même : la réduction du mets à sa seule dimension visuelle.
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 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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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; both teacher heads 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".