Bibliographic record
Abstract
Un grand corbeau, un chat noir, un masque rouge sinistre, l’éclat d’une blancheur sublime, un battement cardiaque assourdissant, une dulcinée tirée d’outre-tombe déambulant sous une lune blafarde… L’univers littéraire d’Edgar Allan Poe est constitué d’images chocs, efficaces et concises, douées d’un fort pouvoir entêtant. L’écrivain se plaisait à structurer son écriture autour de ces refrains visuels et sonores, qu’il pouvait faire transiter au sein d’un même texte mais aussi d’une nouvelle ou d’un poème à l’autre. Cet ouvrage examine les résonnances formelles de l’imaginaire poesque à partir de la circulation de ces motifs au cinéma et à la télévision. Conçu comme un élément narratif et plastique, visuel et sonore, le motif permet de tisser des structures en arabesques telles que les affectionnait Poe via sa recherche de « l’effet » esthétique. Phénomènes éminemment intertextuels, les motifs poesques permettent de repenser l’histoire et l’auctorialité de ces formes fantastiques et gothiques comme autant de relations productives entre circulation et transformation, références et interprétations, dissémination et unité. Pour cela, les neuf chapitres proposent des études d’adaptations écrites et filmées par Jean Epstein, Roger Corman, Alexandre Astruc et Éric Rohmer, mais aussi de films et de séries secrètement hantés par la présence de Poe comme The Thing, Twixt, Antichrist, Following ou encore Altered Carbon.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.004 |
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".