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Enregistrement W4392150528

Fictionalization processes in Boris Vians’s novels

2019· preprint· fr· W4392150528 sur OpenAlexaff
Cécile Pajona

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2019
Typepreprint
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueNarrative Theory and Analysis
Établissements canadiensCanadian Linguistic Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans une approche stylistique, mêlant linguistique de l’énonciation, pragmatique et linguistique textuelle, cette thèse explore l’œuvre romanesque de Boris Vian en interrogeant les relations qu’entretiennent le potentiel imageant du langage et la création de l’univers fictionnel vianesque. En dépassant la perspective qui conçoit le plus souvent la fictionnalisation comme une mise en fiction du réel, ce travail propose un élargissement du concept, également entendu comme création de fiction. Le corpus, volontairement restreint à un genre littéraire (le genre romanesque) et à un auteur particulier, rassemble les six romans signés Boris Vian (production qui s’étend de 1942 à 1953). Ce choix tient à la volonté de caractériser l’œuvre romanesque dans son ensemble tout en mettant en évidence les spécificités de l’évolution du style vianesque. À partir de différents pôles d’analyses, cette étude cherche à comprendre la particularité des fictions vianesques, apportant un éclairage inédit sur le style et l’esthétique de l’auteur. L’étude des procédés langagiers à l’œuvre dans la fictionnalisation, au cœur de ce travail, s’attache progressivement à l’observation des lieux textuels d’entrée et de sortie de la fiction, des jeux langagiers et des figures du discours. Cette recherche examine ainsi les outils récurrents permettant le passage du monde de référence du lecteur vers celui de la fiction.Par un jeu constant avec les normes (que celles-ci soient d’ordre langagiers ou littéraires), le texte vianesque présente un monde souvent déroutant pour le lecteur qui doit alors le « décoder » pour comprendre les nouvelles lois régissant cet univers. Ce travail de thèse propose une nouvelle grille d’analyse pour appréhender la fiction vianesque.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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 GPT0,255
Écart entre enseignants0,223 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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