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Enregistrement W7034481679

Transgressions et croisements : le cas de l'adolescent fugueur chez Leïla Sebbar

2012· other· fr· W7034481679 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2012
Typeother
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSoftware Engineering and Design Patterns
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConscienceConstitutionMichel foucault
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objectif de ce mémoire est de rendre compte d’une figure particulièrement dynamique dans l’écriture de Leïla Sebbar, celle de l’adolescent fugueur. Mohamed dans Le Chinois vert d’Afrique (1982) et Shérazade dans Shérazade, 17 ans, brune, frisée, les yeux verts (1984), personnifient une réalité autre que celle accolée aux jeunes descendants de l’immigration maghrébine (surtout algérienne), partagés entre les codes culturels du pays d’origine et ceux du pays de naissance. L’hybridité des personnages et leur mobilité aléatoire permettent de réévaluer les discours sociaux dominants émis en France, pays tiraillé entre les aspirations d’unité nationale et l’histoire coloniale. \nLe premier chapitre fera état du contact des fugueurs avec la représentation picturale et sa place dans la constitution de leur identité. À la lumière de ces observations, la seconde partie du travail se penchera sur la prise de conscience du regard de l’Autre et le questionnement de l’image préconçue de l’adolescent de banlieue inculte en mal d’insertion sociale. La déconstruction de ce cliché permettra dans le troisième chapitre d’aborder la réappropriation de l’objet culturel par les fugueurs, procédant à une véritable démocratisation de la culture élitiste. Le quatrième chapitre sera enfin consacré au mouvement des fugueurs dans l’espace et dans le temps. Nous y verrons comment les fugueurs, intermédiaires entre la ville et sa banlieue mais aussi entre le paradis perdu du pays d’origine et le désarroi des parents immigrés, provoquent la relecture de l’histoire des générations passées tout en gardant un œil critique sur l’avenir.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,005
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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