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Enregistrement W7115181854 · doi:10.4000/15ci6

Peuple de verre ou la mise à distance du réel comme forme d’engagement

2025· article· fr· W7115181854 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueRevue critique de fixxion française contemporaine · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCaribbean and African Literature and Culture
Établissements canadiensCegep de Sept Iles
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésESPACELimitingContext (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le regain d’intérêt pour le pathétique dans le roman depuis les années 2000 est souvent associé à un effort pour se rapprocher d’un “réel” — entendu ici comme le référentiel ou le non-fictionnel — dont la dureté et la violence croissantes exigeraient qu’on s’y confronte sans ménagement. Le roman Peuple de verre de l’écrivaine québécoise Catherine Leroux, qui aborde avec une radicalité indéniable des enjeux comme la crise du logement, la brutalité policière et la violence institutionnelle, témoigne d’une telle confrontation avec le monde. Et pourtant, l’autrice y assume une conception qui place le récit en décalage par rapport au “réel” et qui refuse l’exposition transparente du monde et de soi dans l’écriture. Optant pour la fiction plutôt que pour le réel, pour la distance plutôt que pour l’immersion, pour la non-identité plutôt que pour l’identification, l’écriture de Leroux est pourtant une forme d’engagement dans le réel. C’est par la mise à distance du réel que Peuple de verre se rapporte à celui-ci, comme il intègre le pathétique pour en montrer les limites et pour en déployer les possibilités au-delà du cadre de l’identification.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,709
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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