Les villes américaines d’après Simone de Beauvoir
Notice bibliographique
Résumé
En 1948, Simone de Beauvoir publie son journal “L'Amérique au jour le jour" où elle raconte sa decouverte -entre janvier et mai 1947- ues villes américaines. Au fil des jours, elle voit New York et Chicago, Washington et Santa Fe, New Orléans et San Francisco. Elle voit aussi les petites villes: Reno, Rochester, Charleston, les villages: Taos, Roxbury, Oberlin, les paysages de la Nouvelle Angleterre, du Texas, de la Californie. Et, bien sûr, beaucoup d’autres régions, villes et villages. Gourmande insatiable, elle ne veut qu’aucun “iieu priviligié interdit au touriste naïf" lui échappe. Arrivée dans une ville, elle se dit: comment y accéder?. Par où la prendre?. Que pourrai-je en saisir?. En partant, elle se demande toujours: cette ville ne m’a pas filé entre les doigts?. Avait-elle mieux à m’offrir?. Ses secrets n’étaient-ils que mirages?. Car “il y a dans son coeur l’anxiété et la gourmandise des nuits de Noël enfantines”. (Beauvoir, Simone de, “L’Amérique au jour le jour", Paris, Editions Paul Morihien, 1948, p.113) Comment être jamais certaine d’avoir tout connu, tout embrassé? Pareille ambition précipite Simone de Beauvoir dans un agenda infini: régions à parcourir, quartiers à visiter, êtres à connaître,conférences à faire, entretiens à mener, spectacles à jouir, partys à assister.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,007 |
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 ».