Dans une base de données lointaine, très lointaine : les humanités numériques pour explorer les univers étendus
Bibliographic record
Abstract
La popularisation du numérique et la facilité d’accès de nombreux outils de création ont permis aux lecteur·rice·s, joueurs·euse·s et spectateur·rice·s de participer à l’établissement d’univers étendus. Ces individus sont tout autant des artistes confirmé·e·s, rémunéré·e·s pour ce travail, que des amateur·rice·s, plus ou moins expert·e·s dans leur domaine et dans l’œuvre à laquelle iels participent. Comment toutes ces productions s’articulent-elles pour former un univers cohérent ? Quels outils et méthodes pouvons-nous mobiliser pour les comprendre ? La diversité des propositions narratives, de la fanfiction textuelle aux fangames, en passant par des vidéos, reprises sonores, œuvres graphiques, etc., pose la question d’une multimodalité nécessaire à la compréhension d’une fiction. La diversité des supports mobilisés par les univers étendus (romans, films, séries, jeux vidéo, jeux de rôles, fanfictions, visual novels, séries audios parodiques ou non, pièces de théâtre, etc.) permet d’appuyer notre étude sur un vaste corpus que nous pourrons étudier quantitativement autant que qualitativement. Dans cet article, nous faisons une étude exploratoire entre la production des fans et la production officielle d’œuvres littéraires dans l’univers étendu de Star Wars. Nos objectifs sont de développer une méthodologie d’analyse issue des humanités numériques s’intéressant à l’étude des littératures de l’imaginaire, pour documenter la représentativité et l’inclusivité dans ces œuvres. Nous procédons d’abord par la contextualisation des études en littératures de l’imaginaire et au processus de documentation de ces littératures. Ensuite, nous définissions notre méthodologie d’analyse, du moissonnage de données dans les API au traitement des données dans OmekaS. Enfin, nous concluons cet article par une discussion sur les résultats obtenus et les pistes de recherche vers lesquelles ceux-ci nous encouragent. The increased interest in digital technology and the ease of access to numerous creative tools enable readers, gamers, and spectators to take part in the creation of extended universes. These individuals are just as much established artists—paid for their work—as they are amateur artists, more or less experts in their field or in the work in which they are involved. How does all of this work fit together in a coherent universe? What tools and methods can we use to understand it? The diversity of narrative proposals, from textual fanfiction to fangames, videos, audios, graphic works, etc., raises the question of whether multimodality is useful to understand fiction. Since extended universes may be mobilized in a wide range of media (novels, films, series, video games, role-playing games, fanfiction, visual novels, audio series, plays, etc.), we are able to conduct qualitative and quantitative research on our corpus. In this article, we conduct an exploratory study of the relationship between fan production and official production of literary works in the extended universe of Star Wars. Our objectives are to develop an analytical methodology, drawn from works in the digital humanities interested in the literature of the imagination, to document representativeness and inclusivity in the works studied. We begin our article by contextualizing studies of these forms of literature and the process of documenting them. Next, we define our analytical methodology, from data harvesting in APIs to data processing in OmekaS. Finally, we conclude with a discussion of the results obtained and the research avenues they yield.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".