Odyssées francophones du XXIe siècle ou les nouvelles figures d'Ulysse : lecture du Chien d'Ulysse de Salim Bachi, d’Ulysse from Bagad d’Éric-Emmanuel Schmitt et d’Heureux qui comme Ulysse d'Alain Poissant
Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire vise à approfondir l'analyse des nouvelles figures d'Ulysse qui surgissent des \nlittératures francophones, et ce, à travers l'étude de trois romans ancrés dans différents lieux de la \nfrancophonie (Europe, Maghreb, Québec) : Le Chien d'Ulysse de Salim Bachi (2001), Ulysse \nfrom Bagdad d'Éric-Emmanuel Schmitt (2008) et Heureux qui comme Ulysse d'Alain Poissant \n(2010). L'objectif de ce mémoire est d'interroger et d'élucider les fins auxquelles est présentée la \nfigure poétique d'Ulysse dans ces textes contemporains. Dans cette perspective, une typologie \nnon-exhaustive est établie afin de distinguer quelques-unes des variations théoriques, \nconceptuelles et symboliques engendrées par la figure d’Ulysse au cours de l'histoire (chapitre 1) \navant de déterminer ses fonctions et ses effets dans les textes francophones en examinant les \ncaractères des protagonistes des romans à l’étude et de leurs déplacements (chapitre 2). La \nfonction de la poétique de l'errance est, dans le troisième et dernier chapitre, interrogée à la \nlumière des différents procédés intertextuels utilisés, constitutifs ensemble d'une « poétique des \ntextes en mouvement » (Samoyault 2013). Cette articulation d'une poétique de l'errance et d'une \n« poétique des textes en mouvement » permet de renouveler l’exploration de la notion d’altérité \net de proposer, à partir de ces nouvelles figures d'Ulysse, une lecture des textes francophones \nouverte aux mouvements du monde.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,016 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».