Speech, Silence, and Storytelling: Marguerite de Navarre’s <i>Heptameron</i> and Narrative Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Dans le prologue de L’Heptaméron, Marguerite de Navarre met en scène des personnages visitant les bains de Cauterets dans les Pyrénées pour des raisons thérapeutiques. Venus prendre les eaux miraculeuses du lieu pour guérir leurs divers maux, ces “malades” se trouvent incapables de rentrer après leur cure, en raison des fortes pluies qui rendent les rivières infranchissables. Ces personnages, qui vont devenir les narrateurs ou devisants des nouvelles, se réfugient dans un monastère en attendant la reconstruction des ponts détruits par la violence des eaux, qui s’avèrent maintenant dévastatrices, voire mortelles. Ils décident de raconter des histoires pour passer le temps et éviter les maladies causées par l’oisiveté et l’ennui. La cure thermale cède donc la place à la thérapie narrative dans le cadre du récit. Mais nous aurons lieu de nous demander, à l’aide des théories de l’approche narrative (établies par Michael White et David Epston et inspirées en partie par Michel Foucault), si le discours est toujours bénéfique dans le texte, ou s’il ne contient pas des éléments plus inquiétants, voire néfastes, comme les eaux de la montagne ou comme les médicaments, qui peuvent, selon le cas, guérir ou faire périr.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,016 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».