Bibliographic record
Abstract
« Lyrisme : jeu qui lie et délie les noms et les corps – tous les noms et tous les corps. Son terrain est celui de la vie et de la mort entrelacées, un festin offrant formes, déformations, transformations. Sa matière est l’air, souvent irrespirable, son milieu est l’image, parfois invisible, sa réalité est la voix, presque inaudible. » L’exposition Tamis Lyrique, préparée et prolongée par l’ouvrage éponyme, présente un ensemble d’œuvres déployant une pratique lyrique et spéculative de la photographie, au croisement de diverses formes et disciplines : composition et montage, caractérisation topographique et récit filmique, écriture et installation. Certaines œuvres sont extraites des travaux récents accomplis au cours de l’élaboration de la thèse (photographies de Cherbourg, et le livre La ville que nous voyons ; L’air de l’accordéon, film co-réalisé avec Fanny Béguery en Corrèze). Dix pièces diverses parleurs sujets et leurs formes (vues photographiques, assemblages, objets, séquence de film) sont inédites. Quelques œuvres, plus anciennes, complètent cet ensemble, faisant l’objet de développements écrits particuliers dans le livre Tamis lyrique et permettant de repérer des variations ou d’apprécier une épaisseur temporelle des processus qui structurent le travail.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.096 | 0.029 |
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".