Notice bibliographique
Résumé
“Keeping the memory of past events would contribute to a better knowledge of hazards and to the prediction of future events. » (Reghezza-Zitt, Benitez & Devès, 2020, p. 1) Remembering is undoubtedly the best of mentors. But forgetting would also be a precious ally in the perpetual and daily struggle that is life. Indeed, “it is essential that the brain forgets the unimportant details to focus on what really matters, in our daily decision-making.” (Richards & Frankland, 2017, p. 1083) What if we remembered to better accept the tragedy? What if writing helped us to understand it better? What if the words saved us from death? In his play Mother, the third installment in the "Domestics" cycle, an essentially autobiographical work, Wajdi Mouawad, Lebanese-Canadian playwright and director, looks back on his family's exile in the middle of the Lebanese civil war in 1978. Through this work, where the writer plays his own role, the memory of the past is very present, a memory of the still bleeding wound. Mouawad remembers to exorcise the demons that keep haunting him. In what way is writing (and representing) the memory of the tragedy a work of memory necessary to forget to let oneself die? We will first consider the mechanisms of memory and forgetting, before turning, in a second part, to the role of theater in the process of remembering, catharsis and overcoming.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».