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Record W4411929029 · doi:10.4000/14907

« Un crime a été commis » : un « drame judiciaire » en Livonie, ou Jules Verne et la tentation du polar

2025· article· fr· W4411929029 on OpenAlexvenueno aff
Irene Zanot

Bibliographic record

VenueBelphégor · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsArtHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

Peu étudié par les chercheurs, pas trop connu du grand public, Un drame en Livonie nous offre l’image d’un Jules Verne « précurseur du roman policier », comme l’écrit Lacassin. Cela n’empêche que de fortes réserves à ce propos aient été tout récemment exprimées par Laurence Sudret, laquelle considère le texte comme un « faux roman policier ». Dans cet article, nous nous proposons de revenir sur le problème de l’inscription du Drame en Livonie dans l’univers du polar. Nous nous interrogerons sur la présence des éléments qui rapprochent (ou bien, qui éloignent) le roman de la fiction policière et nous préciserons, en même temps, les différences entre ces textes et quelques formes plus archaïques auxquelles, à notre avis, le Drame en Livonie s’apparente de plus près. Notre analyse sera précédée de quelques observations relatives à la problématique de l’identité générique des Voyages extraordinaires, question qui s’avère strictement liée à la discussion que nous souhaitons aborder. Après avoir repositionné le Drame en Livonie dans le contexte culturel propre à l’époque de composition du roman, nous pourrons en effet vérifier dans quelle mesure Verne, « auteur sériel » s’il en est, « entre en dialogue avec [l]es séries de textes antérieures et avec les architextes qu’elles constituent » (Letourneux) ; un dialogue par lequel l’artiste, comme nous le constaterons, parvient à créer un ouvrage original et novateur sous plusieurs aspects.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.891
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0040.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.247
Teacher spread0.235 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2025
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