Bibliographic record
Abstract
C’est devenu un lieu commun de dire que nous vivons dans une civilisation de l’image et que cette image retentit profondément sur notre façon de voir le monde et, partant, de l’écrire. J’ai publié cinq livres sur ce sujet, je ne reviendrai pas sur la généralité de ces propos. Mais au sein de cette problématique des rapports entre image et texte, une écrivaine de premier plan s’impose : Assia Djebar. Elle vient, comme on sait, d’être couronnée par l’Académie française qui s’est grandement honorée en accueillant pour la première fois en son sein une auteure de double culture dont l’œuvre est issue de ce métissage. Celle-ci enrichit le patrimoine français et francophone d’un apport spécifiquement contemporain en étant le point de rencontre de multiples influences et en témoignant de ces écritures nouvelles qui surgissent aujourd’hui du fait des expatriations multiples qui déchirent le monde et que, à l’exemple des Québécois, on peut appeler « écritures migrantes ». Or, dans cette migration qui fut celle d’Assia Djebar, de Cherchell à New York en passant par Blidah, l’ENS de Sèvres, Paris, et enfin Bâton Rouge, le cinéma a joué un rôle fondateur pour la constitution d’une écriture. C’est ce rôle qu’on voudrait retracer brièvement en analysant les retentissements scripturaux des deux films de l’auteure : La Nouba des femmes du Mont Chenoua et La Zerda et les chants de l’oubli. Le film La Nouba des femmes du mont Chenoua1, est né d’interviews menées auprès des femmes de la tribu de
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| 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".