Les villes américaines d’après Simone de Beauvoir
Bibliographic record
Abstract
En 1948, Simone de Beauvoir publie son journal “L'Amérique au jour le jour" où elle raconte sa decouverte -entre janvier et mai 1947- ues villes américaines. Au fil des jours, elle voit New York et Chicago, Washington et Santa Fe, New Orléans et San Francisco. Elle voit aussi les petites villes: Reno, Rochester, Charleston, les villages: Taos, Roxbury, Oberlin, les paysages de la Nouvelle Angleterre, du Texas, de la Californie. Et, bien sûr, beaucoup d’autres régions, villes et villages. Gourmande insatiable, elle ne veut qu’aucun “iieu priviligié interdit au touriste naïf" lui échappe. Arrivée dans une ville, elle se dit: comment y accéder?. Par où la prendre?. Que pourrai-je en saisir?. En partant, elle se demande toujours: cette ville ne m’a pas filé entre les doigts?. Avait-elle mieux à m’offrir?. Ses secrets n’étaient-ils que mirages?. Car “il y a dans son coeur l’anxiété et la gourmandise des nuits de Noël enfantines”. (Beauvoir, Simone de, “L’Amérique au jour le jour", Paris, Editions Paul Morihien, 1948, p.113) Comment être jamais certaine d’avoir tout connu, tout embrassé? Pareille ambition précipite Simone de Beauvoir dans un agenda infini: régions à parcourir, quartiers à visiter, êtres à connaître,conférences à faire, entretiens à mener, spectacles à jouir, partys à assister.
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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) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.052 | 0.007 |
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".