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Record W4390642238 · doi:10.4000/belphegor.5458

Dans la fabrique du polar vert : écopoétique et ruralité

2023· paratext· fr· W4390642238 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueBelphégor · 2023
Typeparatext
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsComputer science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Si les recherches sur la fiction criminelle sont florissantes en Europe1 comme dans l’aire étasunienne, elles s’intéressent cependant rarement aux potentialités proprement critiques permises par l’investigation au cœur de la littérature criminelle. En prenant un angle thématique et en s’appuyant sur le corpus précis du polar vert, ce dossier enquête sur les nouvelles représentations des territoires non-urbains et les nouveaux enjeux induits par la crise environnementale sur la littérature policière.Ce dossier sur la fabrique du polar vert est issu d’une journée d’étude qui a eu lieu à la Maison des Sciences de l’Homme de l’Université de Poitiers en mai 2018. Il s’agissait alors de se demander si cette production de romans policiers ruraux et environnementaux était nouvelle, uniquement restreinte au champ du polar, et si la dimension thématique était sous-tendue par des modifications poétiques et politiques.Les trois directions poursuivies par ce dossier se font l’écho de ces interrogations : la dimension écopoétique du récit policier interroge d’abord le bousculement du biotope stylistique nécessité par la crise écologique, l’analyse du phénomène culturel du country noir documente ensuite les représentations de l’environnement rural véhiculées par ces fictions criminelles, et les entretiens avec des professionnels du livre ainsi que la lecture critique en fin de dossier mettent en perspective le corpus analysé au sein d’un écosystème plus large de productions éditoriales du polar vert en France.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.727
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0030.003
Meta-epidemiology (broad)0.0030.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0030.001
Research integrity0.0040.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.736

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 head0.021
GPT teacher head0.291
Teacher spread0.271 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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
Published2023
Admission routes1
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