Bibliographic record
Abstract
Cet article, d’abord publié en russe en 1984, introduit le concept de sémiosphère et décrit ses principaux attributs. Si Lotman parle de sémiose, en revanche, il n’emploie pas le concept de signe, lui préférant les notions de texte, de message, de dialogue et de système, s’inspirant en cela des travaux de Roman Jakobson et du Cercle linguistique de Prague. La sémiosphère est l’espace sémiotique à l’extérieur duquel la sémiose ne peut exister. Elle est une condition nécessaire à l’apparition de tout langage singulier, qu’elle précède fonctionnellement. Lotman personnalise la sémiosphère et lui reconnaît une capacité réflexive qu’il appelle autoconscience. Les interrogations de l’auteur sur la conscience ont des conséquences majeures en ce qui a trait à la compréhension des processus de formation du sens. La sémiosphère se caractérise par ses principaux attributs : l’hétérogénéité et la délimitation, ou frontière entre une sphère interne et une sphère externe, un centre organisateur et une périphérie recombinante ; l’autodescription, soit la capacité du centre à produire lentement des grammaires organisatrices s’appliquant à l’ensemble de l’espace culturel versus le développement rapide de la périphérie, où le sens est généré en marge des grammaires dominantes ; l’isomorphisme vertical, en vertu duquel la sémiosphère réplique à différents niveaux hiérarchiques internes l’image de sa totalité ; une mémoire, lui conférant une profondeur diachronique corrélative à son historicité ; la chiralité, ou différenciation symétrique – ce que révèle ici l’analyse de plusieurs objets (textuels ou visuels) présentant une structure de composition énantiomorphe.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".