Au théâtre on meurt pour rien : essai ; suivi de Le plancher sous la moquette : théâtre
Bibliographic record
Abstract
L’essai Au théâtre on meurt pour rien. Raconter la mort sans coupable, entre Maeterlinck et Chaurette, compare divers usages dramatiques du récit de mort sous l’éclairage de la généalogie nietzschéenne de l’inscription mémorielle. Pour illustrer l’hypothèse d’une fonction classique du témoin de la mort − donner sens au trépas en le situant dans une quête scénique de justice −, l’essai fait appel à des personnages-types chez Eschyle, Shakespeare et Racine. En contraste, des œuvres du dramaturge moderne Maeterlinck (Intérieur) et du dramaturge contemporain Normand Chaurette (Fragments d’une lettre d’adieu lus par des géologues, Stabat Mater II) sont interprétées comme logeant toute leur durée scénique dans un temps de la mort qui dépasserait la recherche d’un coupable absolu ; une étude approfondie les distingue toutefois par la valeur accordée à l’insolite et à la banalité, ainsi qu’à la singularité des personnages. Le plancher sous la moquette est une pièce de théâtre en trois scènes et trois registres de langue, pour deux comédiennes. Trois couples de sœurs se succèdent dans le salon d’un appartement, jadis une agence de détective qui a marqué leur imaginaire d’enfant. Thématiquement, la pièce déplace le lien propre aux films noirs entre l’enquête et la ville, en y juxtaposant le brouillage temporel qu’implique l’apparition de fantômes. Chacune des trois scènes déréalise les deux autres en redistribuant les mêmes données selon une tonalité autre, mais étrangement similaire, afin d’amener le spectateur à douter du hors-scène : le passé, l’appartement, Montréal. Son réflexe cartésien de traquer la vérité doit le mener à découvrir que les scènes ne vont pas de l’ombre à la lumière, mais qu’elles montrent plutôt que dans l’une et l’autre, la mort n’échappe pas aux trivialités de la mémoire.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".