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Record W7125011084 · doi:10.7202/1122228ar

La découvrabilité et l’écosystème du livre : vers une nouvelle conceptualisation du système‑livre1

2025· article· fr· W7125011084 on OpenAlexaffvenue
Joanie Grenier

Bibliographic record

VenueMémoires du livre · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicCultural Insights and Digital Impacts
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsESPACESubject (documents)Identity (music)Relation (database)

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.756
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.004
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.056
GPT teacher head0.271
Teacher spread0.215 · 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".

Quick stats

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Published2025
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