Ophélie s’est-elle vraiment métamorphosée en fleur ? À propos des « libertés du lecteur », d’une « erreur » de lecture et de sa « probabliothèque »
Bibliographic record
Abstract
Il y a une dizaine d’années, un blogueur ou une blogueuse écrivant sous pseudonyme avait entrepris de prouver qu’Ophélie, dans Hamlet de Shakespeare, ne meurt pas, mais se métamorphose en un « être floral » (Jazzthierry, 2010). Pour élaborer cet improbable texte possible, qui n’a d’ailleurs pas connu de grande postérité, le blogueur convoque une « probabliothèque » (William Marx, Les Étoiles nouvelles, 2021) très personnelle, qu’il oppose à « la fine fleur des spécialistes » et à « quatre siècles » d’erreur d’interprétation. À la lumière de cette hypothèse de lecture singulière (et ludique), cet article propose de réfléchir aux « libertés du lecteur » (Michel de Certeau, L’Invention du quotidien, 1980) et aux divers calculs de probabilité auxquels nous nous livrons couramment pour identifier ce que David Lewis a appelé la « vérité dans la fiction » (« Truth in fiction », 1978).
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".