Les procédés humoristiques les plus fréquemment utilisés par Jacques Goldstyn dans la série <i>Van l’inventeur</i>
Bibliographic record
Abstract
Parmi les créateurs qui visent un jeune lectorat et qui pratiquent l’humour en bande dessinée, nous avons choisi d’étudier le cas de Jacques Goldstyn. Au sein de son univers foisonnant, nous limitons notre propos à sa série Van l’inventeur. Nous avons choisi cette série parce qu’elle couvre deux décennies et que ses cinq tomes présentent une certaine uniformité. Notre objectif est de dégager les procédés humoristiques les plus fréquents dans la série de bandes dessinées Van l’inventeur de Jacques Goldstyn. Afin d’atteindre cet objectif, nous estimons pertinent de brosser un portrait sommaire de l’auteur-illustrateur pour mieux comprendre son univers humoristique. Ensuite, nous survolons le concept des attraits du livre (Saricks, 2005; 2009), car les procédés humoristiques utiles à notre propos y sont directement liés. Puis nous présentons notre méthodologie, qui comprend une grille de différents procédés humoristiques (Montésinos-Gelet, DeRoy-Ringuette et Dupin de Saint-André, 2021) afin de dresser un portrait quantitatif de leur utilisation. Enfin, nous exposons nos résultats après l’analyse des planches de la série Van l’inventeur.
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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.003 |
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".