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Enregistrement W1546508941 · doi:10.18192/analyses.v7i1.395

Le deuil dans le roman et dans l'autobiographie : du ressassement à la réparation

2012· article· fr· W1546508941 sur OpenAlexvenueno aff
Anne Strasser

Notice bibliographique

RevueAnalyses Revue de littératures franco-canadiennes et québécoise · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Cultural and Historical Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophyArt history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nous nous proposons de montrer à travers des exemples d’oeuvres françaises contemporaines que le choix du genre — autobiographie ou roman — a une incidence sur le traitement du deuil. En effet, le roman présente un « deuil sans fin » où la perte est ressassée et ne semble pas pouvoir être surmontée. En revanche, l’autobiographie prend le parti de la vie en s’attachant au portrait du défunt afin de le ressusciter, de sauver la partie du passé qui pourrait être engloutie avec sa mort et, ainsi, de faire le deuil. Cette différence nous semble reposer sur les spécificités de chacun de ces deux genres littéraires, le roman se révélant finalement et paradoxalement plus narcissique que l’autobiographie.AbstractBy analyzing contemporary French works, we will show how the choice of genre affects the way bereavement is treated. Indeed, novels present an "ever-lasting mourning" when loss is dwelled on and seems not to be surmountable. However, autobiographies side with life by portraying the deceased in order to raise them from the dead, to save the moments of the past which could be swallowed up with their death, and thus to mourn for them. According to us, this difference seems to be based on the characteristics of each of these two literary genres; in fact and paradoxically, novels seem to be more narcissistic than autobiographies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,022
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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