Bibliographic record
Abstract
Cet article s’intéresse aux stratégies de recherche-création. Il est donc divisé en deux parties. La première partie présente un travail créatif de fiction autobiographique, « (P)ink », qui dépeint le paysage intérieur d’une femme suite à un cancer du sein. La nouvelle cherche à explorer les limites des modes intimes d’écriture autobiographique, life-writing, en proposant des strates de réflexion intermédiale. Il est autoréflexif sur le plan formel et thématique. La deuxième partie propose un prisme critique permettant de considérer les questions que « (P)ink » soulève sur l’utilisation de modes hybrides d’écriture de soi qui mêlent le personnel et l’académique, l’intime et l’esthétique. En s’appuyant sur le travail de critiques tels que Jennifer Cooke, ce texte place la nouvelle dans un contexte plus large d’écrivains et d’artistes utilisant audacity pour créer une esthétique déstabilisante. En outre, le texte explore les réseaux d’images à l’intérieur de la nouvelle et au-delà de son cadre en la plaçant dans ce que les critiques appellent un « short story cycle », un recueil de nouvelles interconnectées sur le plan thématique. Le recueil complet, Blue Breast, dans lequel « (P)ink » apparaît en dernier, propose en effet une exploration autoréflexive des possibilités formelles de la nouvelle, du short story cycle et de l’autopathographie (écriture sur la maladie) pour produire l’esthétique troublante d’un récit de cancer où s’entremêlent le personnel, l’académique, la vie et l’art.
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 | 0.013 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.062 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.015 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".