La poésie joue dehors : <i>Mes mots, mon quartier</i> et <i>La Rue de la Poésie</i>
Bibliographic record
Abstract
La relation entretenue avec les textes littéraires et le sens qui en est dégagé ont longtemps reposé de manière exclusive sur la lecture en solitaire sur support imprimé qui en est effectuée. Si le livre imprimé rivalise depuis plus de deux décennies avec l’écran, qui a entrainé la modulation des conditions de production et de réception des textes, d’autres phénomènes sont venus modifier le processus de lecture, de validation et de réception des textes littéraires. Ceux-ci ont influencé les pratiques de création et de diffusion dans un autre espace que celui de la page du livre : l’espace public. Cet article, par l’étude de deux projets à dimension interdisciplinaire intitulés Mes mots, mon quartier et La Rue de la poésie, s’intéresse tout particulièrement aux nouvelles modalités de production, de réception et d’interaction du texte littéraire avec l’espace public en milieu urbain. On verra que ces initiatives récentes, fondées sur une participation citoyenne à une expérience de création poétique, contribuent à l’élaboration d’un imaginaire de quartier, et qu’elles participent d’un renouvellement non seulement de la figure de l’autrice ou de l’auteur, mais aussi du rapport traditionnel entre l’individu et l’objet littéraire qui se voit dès lors intégré à un espace communautaire constitué de plusieurs lieux et supports.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".