Bibliographic record
Abstract
Cet article de type essai a pour objectif de démontrer l’éclatement des formes littéraires par les dispositifs numériques à travers l’analyse de deux oeuvres dont les supports médiatiques n’engagent pas originellement la littérature : soit la console de jeu vidéo avec What Remains of Edith Finch de Ian Dallas, mais aussi un réseau transmédia impliquant Twitter, Spotify, une édition papier et des expositions à travers Le Madeleine Project de Clara Beaudoux. Nous analyserons les enjeux narratifs et fictionnels de chacune de ces oeuvres, connues des amateur·ice·s, afin d’en démontrer la dimension éminemment heuristique (Bouchardon, 2014). Elles proposent autant de points d’entrée pour des questions narratologiques et médiatiques pointues qui engagent l’ensemble de nos définitions du champ littéraire. Les chercheur·se·s s’emploient fréquemment à catégoriser ces formes et à les désigner par une pluralité de néologismes : Twittérature (Fréchette, Côté, 2013), Littératube (Bonnet, Thérond, 2018), Littérature exposée (Rosenthal, Ruffel, 2010), comme autant de tentatives de cerner ces nouveaux territoires, cet écosystème littéraire évolutif et inédit, mais il semble que ce que ces oeuvres permettent de montrer avant tout est l’éminente vitalité de la création comme de l’analyse littéraire. Cette dernière propose des outils toujours actuels pour aborder les expériences de lecture telles qu’elles se déploient désormais sur une pluralité de supports, y compris les consoles de jeux vidéo et RSN vers lesquels se dirigent désormais massivement les publics jeunes (comme moins jeunes).
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 | 0.002 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.013 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.067 | 0.027 |
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".