Bibliographic record
Abstract
L’image composite telle qu’on l’utilise aujourd’hui depuis l’émergence de l’image appareillée et fixée, et en particulier depuis la propagation des technologies numériques appliquées aux images, se définit comme un objet visuel homogène composé à partir d’éléments hétérogènes. Or dans cet article, est questionnée l’idée d’un compositage effectué en temps réel. Dans ce type particulier de compositage, contrairement à un assemblage réalisé à partir de sources qui ne sont pas co-présentes, il y a constante coexistence des éléments hétérogènes assemblés, créant une expérience du composite qui peut à tout moment devenir image (capture d’écran ou photographique ou vidéographique). Il ne s’agit donc plus uniquement d’image composite, mais d’expérience du composite. Pour étayer ce propos, cet article propose de comparer trois types de projections qui produisent du composite dans l’espace réel, créant une réalité mixte, pour ensuite revenir sur la notion de composite et en dégager son caractère matériel. Puis est analysée, à travers une analogie avec la technique industrielle du moulage par projection, la manière dont l’imbrication d’images se produit dans l’espace-écrin.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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".