Trouver la perle rare ? Enjeux de visibilisation des livres sur les plateformes culturelles numériques : étude quantitative de SensCritique
Bibliographic record
Abstract
La plateforme de recommandation culturelle SensCritique est née de la promesse explicite de faire découvrir à ses utilisateurs des oeuvres culturelles méconnues, des « perles » rares susceptibles de leur avoir échappé. Cet article propose de questionner cette ambition en examinant la visibilité des livres sur SensCritique en fonction de deux critères : leur genre littéraire et le volume de production de leur éditeur. Nous avons pour cela divisé notre travail en deux temps : une analyse quantitative approfondie du succès quantitatif (nombre d’interactions) et qualitatif (note moyenne) de 9766 livres issus de la base de données de SensCritique (tous publiés en 2021) et une observation du site web de la plateforme (son design, ses systèmes de recommandation). Nos résultats soulignent la coexistence d’un effet vedettariat – caractérisé par le haut niveau de visibilité et d’attention accordé aux ouvrages déjà très médiatisés et/ou très vendus, notamment pour des raisons de design du site – et d’une logique relativement marginale de visibilisation d’ouvrages en voie de légitimation culturelle.
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 | 0.009 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".