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Record W4391235937 · doi:10.4000/comicalites.8379

Bande-dessiner avant de savoir lire, une exploration d’archives personnelles

2023· article· fr· W4391235937 on OpenAlexaff
Maël Rannou

Bibliographic record

VenueComicalités · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicCultural Insights and Digital Impacts
Canadian institutionsBibliothèque et Archives nationales du Québec
Fundersnot available
KeywordsArtHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce texte d’« égo-archéologie » se propose de replonger sur le travail de l’auteur, Maël Rannou, qui a rêvé toute son enfance d’être auteur de bande dessinée, avant de renoncer à l’âge adulte. Se souvenant d’avoir toujours pensé en bande dessinée, ou a minima en image narratives, il replonge dans des archives précieusement conservées dans sa famille et tente, chronologiquement, de voir les traces de la bande dessinée dans une production enfantine datant parfois d’avant l’apprentissage de la lecture. Si les bandes dessinées dans leur forme les plus classiques apparaissent vers 7 ans, des dessins de la petite enfance montrent parfois des signes de ce médium lu par un grand frère et présents dans la maison familiale : gaufriers, bulles, saynètes… Plus signifiant encore, et non envisagé avant l’exploration, une production de proto magazines agrafés émerge très tôt, préfigurant une activité d’éditeur de fanzine qui débutera dix ans plus tard et existe toujours. À travers cette exploration d’une production enfantine d’un acteur mineur du monde de la bande dessinée, qui a fini par abandonner le dessin, l’auteur propose un regard certes autobiographique et personnel, mais aussi une réflexion sur ces productions d’inconnus qui ont beaucoup dessiné et sont destinées à rester inconnues, mais qui ont pourtant eu un apport marquant dans leur vie.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.021
Threshold uncertainty score0.072

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0100.007
Scholarly communication0.0090.007
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0210.005

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 head0.390
GPT teacher head0.341
Teacher spread0.049 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations1
Published2023
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