Bibliographic record
Abstract
Dans la continuité d’un travail de thèse, dont l’enjeu était de proposer un déplacement de perspective, des photographies aux entreprises qui les produisent et les diffusent, ce texte explore à partir d’archives les ressorts d’un capitalisme visuel et d’une économie de la photographie en France à la fin du xixe siècle et au début du xxe siècle. Partant ici de l’observation et de l’analyse d’un document notarié qui correspond à la vente d’une des plus importantes entreprises photographiques de cette période, Neurdein frères, active pendant plus de cinquante ans (1863-1917), cette étude montre l’importance des pratiques et des politiques industrielles sur la valeur des images elles-mêmes. À une période de mutation du marché de la photographie, dans son usage médiatique notamment, l’influence de « l’incorporel » est central et transparaît à travers la réputation, les dépôts de marque, l’achalandage et les réseaux mais aussi les accords commerciaux mis en place. Mais c’est aussi à travers l’évolution des moyens de production, l’accumulation des collections, véritable capital de l’entreprise, ainsi que dans la gestion et le coût du stock d’images éditées que se cristallise l’évolution des valeurs, créant la richesse mais aussi la perte de l’entreprise.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.008 |
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".