Vers un <i>devenir-proie </i> ? Chasse et oppression dans <i>Le Lièvre d’Amérique </i> (2020) de Mireille Gagné1
Notice bibliographique
Résumé
Dans Le Lièvre d’Amérique (2020), dont le titre pointe vers le récit de chasse mythique L’Élan d’Amérique (1972) d’André Langevin, Mireille Gagné narre la métamorphose quelque peu kafkaïenne de sa protagoniste : celle-ci ne se change non pas en « monstrueux insecte », à l’instar de Gregor Samsa, mais en lièvre – ou en hase, la femelle du lièvre –, à la suite d’une procédure d’altération de son génome, dans un futur transhumaniste que l’on nous présente comme prochainement envisageable. Dans ce roman / journal, la plupart des entrées sont datées par rapport au jour J de l’intervention, balise temporelle qui marque l’enclenchement du processus de mutation. Diane, dont le prénom renvoie à la déesse de la chasse dans la mythologie romaine, note les transformations physiques liées à l’opération, mais témoigne surtout d’un rapport changeant à son environnement, professionnel notamment, ainsi que dans sa relation à l’altérité masculine.
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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».