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Enregistrement W7104450425 · doi:10.71781/22894

Le deuil en contexte migratoire dans Littoral de Wajdi Mouawad et Finir en beauté de Mohamed El Khatib suivi de La madeleine de Mohamed

2025· dissertation· fr· W7104450425 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMiddle East Politics and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)DecolonizationQualitative analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans l’essai qui suit, j’étudie le deuil en contexte migratoire dans Littoral de Wajdi Mouawad et Finir en beauté de Mohamed El Khatib. Je fonde mon analyse sur une approche postcoloniale avec les concepts de la philosophie de la Relation (Édouard Glissant) et de l’interruption généalogique (Abdelwahab Meddeb). Dans les deux pièces, les héros sont confrontés au rapatriement de la dépouille d’un parent au pays d’origine, un pays meurtri par le souvenir de la guerre que l’on devine être le Liban chez Mouawad et le Maroc chez El Khatib. Je chercherai à déterminer si le deuil est pour les personnages principaux l’occasion de renouer avec une filiation perdue depuis l’émigration des parents vers l’occident. La madeleine de Mohamed raconte le « deuil blanc » éprouvé par Titou pour son père atteint de la maladie d’Alzheimer. La pièce est en parallèle une enquête sur « Fathia », le bébé mort-né de la fratrie dont le deuil n’a jamais été fait. La pièce constituée de fragments est à la fois autofictionnelle et basée sur des documents retravaillés ou utilisés tels quels (notes de carnets, enregistrements, document juridique ou encore des photos). L’action se déroule sur plusieurs territoires entre le Québec et la France, parmi les vivants et les morts avec notamment la présence des jnouns et la réincarnation de Fathia désormais adulte redescendue sur terre sous forme d’ange pour accomplir une mission.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,007
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,340 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
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