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Enregistrement W4386331334 · doi:10.54729/2789-8296.1153

MEMORY FOR OBLIVION IN WAJDI MOUAWAD’S PLAY MÈRE

2023· article· fr· W4386331334 sur OpenAlexaboutno aff
Christelle STEPHAN-HAYEK

Notice bibliographique

RevueBAU Journal - Society Culture and Human Behavior · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueFrench Literature and Criticism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForgettingFocus (optics)PsychologyCognitive scienceHistoryPsychoanalysisCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

“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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,618
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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