Reading the Silence: The Picaresque Game of "Lacunae" and Contradiction
Notice bibliographique
Résumé
El prop?sito de este estudio es examinar el motivo de los silencios narrativos y contradicciones textuales que caracterizan el discurso picaresco ?ureo. Estas lagu nas son la ant?tesis del lenguaje literario y crean un silencio narrativo que el lector tiene que interpretar activamente. Aunque el autor impl?cito puede tratar de manera diferente a sus lectores en la tradici?n picaresca, las lagunas que deja les inducen a leer activamente para resolver las tensiones, contradicciones e iron?as que est?n presentes. Las causas de estas lagunas son muchas, pero la raz?n m?s significativa para suprimir u omitir materia narrativa es el deseo de convencer (o enga?ar) al lector. Los textos casi siempre nos remiten a motivos tan variados co mo la presencia de digresiones narrativas, la autocensura, la censura inquisitorial o la promesa de una continuaci?n futura. Estas lagunas forman la base de una competencia l?dica entre el autor impl?cito, que intenta esconder aspectos nega tivos de su vida, y el lector, que quiere resolver las tensiones narrativas y descubrir la verdad a pesar de sus implicaciones para el protagonista. Aunque ha resultado casi imposible definir el g?nero picaresco, sugerimos que las lagunas narrativas y el lector activo pueden abrir nuevos horizontes para comprender el fen?meno.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,027 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».