Lâintermédialité du texte littéraire : le cas dâOcéan mer, dâAlessandro Baricco
Bibliographic record
Abstract
La représentation de médias non littéraires dans un roman est un phénomène\nencore peu étudié, voire marginalisé, au sein des études intermédiales. La difficulté de rendre compte des moments où le texte crée des effets empruntés à d’autres médialités\nest souvent relevée, parmi les travaux d’analyse. Ce mémoire vise donc la construction\nd’un modèle qui puisse servir d’outil pour l’analyse des phénomènes intermédiaux, en\nlittérature. Revisiter certaines propositions théoriques pour mieux les mettre en relation\npermet, dans un premier temps, l’élaboration d’un modèle syncrétique précis et\nfonctionnel pour l’étude de textes qui présentent une dynamique intermédiale. Dans cette\noptique, le roman Océan mer, d’Alessandro Baricco, constitue un terrain fertile pour sa\nmise en pratique. L’application du modèle proposé au roman de Baricco permet donc,\ndans un deuxième temps, de tester sa fonctionnalité. Ce mémoire se veut ainsi une\ncontribution aux recherches portant sur l’intermédialité littéraire contemporaine.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.004 |
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".