‘“Un train peut en cacher un autre…”: Entretien avec Arnaud Rykner. Propos recueillis par Helena Duffy’
Notice bibliographique
Résumé
The interview with Arnaud Rykner, French novelist, playwright, and Professor of French and Theatre Studies at the Sorbonne–Nouvelle in Paris, focuses on the author’s novel, Le Wagon (2010), recently translated into English by Sue Boswell as The Last Train(to be published in 2020 by Snuggly Books). Based on the experience of the deportation of the author’s great uncle as well as on archival sources, the novel retraces the journey of the train numbered 7907 from the transit camp of Compiègne to the concentration camp of Dachau in July 1944. The narrative describes the unhuman conditions in which the deportees travelled, and which consisted of excruciating heat, overcrowding, lack of food and drink, and the violence that unsurprisingly ensued in such circumstances. During the nearly three–day journey, a quarter of those who had originally boarded the train perished. In the interview with Helena Duffy, Rykner talks about the genesis of his book, the ethics of writing about the Holocaust in the post–witness era, and the phenomenon of the so–called ‘Jonathan Littell Generation’ with which he identifies.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».