Des signes et des lignes, ou l’art de la texturation : anthropologie des surfaces graphiques dans <i>L’homme qui rit</i> de Victor Hugo
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre de cet article, je cherche à comprendre les implications d’un débat récent ouvert par l’anthropologie moderne autour de la dualité nature/culture, dans la lignée des travaux de Philippe Descola et de Tim Ingold. Partant de leurs propositions, je réfléchis à une méthode permettant d’arrimer une anthropologie de la nature à une anthropologie de la culture et d’en proposer une application littéraire. Je suggère ici des pistes permettant de repenser l’imaginaire sémiotique des surfaces graphiques dans L’homme qui rit de Victor Hugo. L’objectif est de montrer comment Hugo, qui déploie justement son imaginaire romanesque sur l’échelle nature/culture, joue sur les limites et les combinatoires de ces deux régimes en multipliant les conjonctions entre les modalités du faire, du dire et de l’être. À partir d’une étude sur les personnages, la narration et l’espace, je démontre que le romancier propose toute une réflexion sur les symboles, leur inscription dans la matière et les manières de constituer un monde-livre à partir de l’écologie de ces relations.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".