Périnatalités, accouchements et maternités dans <i>Bercer l’enfant manquant</i> : mise en récit et en dialogue des devenirs-mères par le motif de l’enfant manquant, incréé, non né
Notice bibliographique
Résumé
Comment incarner les devenirs-mères dans la pluralité et la complexité de ce que cela engage? Quels sont les statuts et états des paroles et des corps qui accompagnent les contingences des devenirs-mères? Quelles en sont les traversées lors de la périnatalité, l’accouchement et la maternité? Autant de questions posées par Valérie Gaudissart, metteure en scène de la compagnie Rêver Tout Haut, dans sa pièce Bercer l’enfant manquant (2021), créée à partir de témoignages de femmes s’exprimant librement sur ce qui est d’ordinaire tu ou nié, comme l’avortement, l’accouchement sous X, la dépression post-partum, la fausse couche, la césarienne, la procréation médicalement assistée ou encore l’adoption, ici traités sous le prisme de l’enfant manquant, idéalisé, non né, incréé, et qu’il s’agit dans cette contribution d’examiner.
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 | 0,006 |
| 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 | 0,017 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».