La découvrabilité et l’écosystème du livre : vers une nouvelle conceptualisation du système‑livre1
Bibliographic record
Abstract
Le concept de la découvrabilité suscite un intérêt croissant dans les sphères politiques, universitaires et professionnelles, en réponse aux transformations induites par la numérisation, l’intelligence artificielle (IA) et la plateformisation des milieux culturels. Pourtant, peu de travaux l’ont abordé sous un angle théorique, en particulier dans le secteur du livre. Cet article propose une conceptualisation approfondie de la découvrabilité en retraçant son origine et son évolution, puis en analysant ses enjeux dans le milieu éditorial contemporain. Il défend l’idée que la découverte des oeuvres, notamment en ligne, ne se réduit pas à une question de visibilité, de métadonnées ou de marketing : il s’agit d’un phénomène structurant qui façonne la création, la distribution et la consommation/réception des livres. Pour appréhender cette dynamique, l’article introduit une nouvelle approche, « l’écosystème du livre », qui non seulement revisite le système‑livre tel qu’il a été théorisé jusqu’à maintenant, mais propose également d’analyser la découvrabilité à travers trois dimensions interconnectées : les pressions régulatrices, les cycles de vie du livre et la translation, cette dernière mettant en lumière le rôle central des processus de curation, de valorisation et de prescription dans le potentiel de découverte des oeuvres.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".