Qu’il y a-t-il derrière le masque de la morale prolétarienne qui me réduit au silence ?
Notice bibliographique
Résumé
Cet article explore l’impact de la langue de bois sur l’identité narrative. Il se situe en continuité avec un projet d’autoethnographie visuelle portant sur l’expérience du régime communiste en Roumanie, telle que vécue par l’autrice. En démontrant comment l’art lui avait permis de surmonter la difficulté d’évoquer verbalement cette période de sa vie, les résultats de recherche ont fait émerger une nouvelle interrogation sur l’origine de cette difficulté : si la langue joue un rôle fondamental dans la constitution de l’individu en tant que sujet, quel a été l’impact de la langue de bois dépourvue de contenu et de sens du régime communiste sur la capacité de celui-ci de saisir et de partager sa réalité ? Le texte débute par une description du projet autoethnographique initial. Puis, un parallèle entre le lexique militaire de la pandémie et la rhétorique communiste permettra d’explorer l’impact de la langue de bois sur l’identité narrative. Il se termine par l’hypothèse qu’en faisant obstacle à la compréhension des événements vécus, la langue de bois a provoqué un traumatisme collectif, dont le remède serait le retour tardif sur ces évènements et l’art.
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 | 0,004 | 0,007 |
| 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 | 0,007 | 0,022 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».