Bibliographic record
Abstract
J e voudrais d'abord exprimer mon admiration à l'auteure de cette analyse d'un roman comme celui de Kadaré, et ce, pour deux raisons : premièrement parce qu'il s'agit d'une narration non seulement nationale en raison de son ancrage dans une tradition historique, géographique et culturelle où tout se noue autour des questions des territoires (formation et déformation d'identités collectives et personnelles liées à des conflits à la fois sociaux et ethniques, stratégies de censure développées sur l'enjeu du territoire, investissements symboliques de la notion, circulation de mythes et de légendes à travers les frontières), et deuxièmement parce que l'œuvre romanesque de Kadaré demeure, pour nous lecteurs éloignés et souvent mal informés sur l'actualité de l'Albanie, une sorte de cadre de référence pour la lecture d'une tradition entière.Les romans de Kadaré participent de notre culture néanmoins globale et y introduisent des défis qui restent à être « canonisés » ; ils constituent inévitablement une instance de médiation pour notre compréhension de l'expérience collective d'un pays entier longtemps méconnu.C'est à partir de ces fictions qu'on forge notre regard et notre discours à la fois sur une partie de l'Europe jusqu'à très récemment vouée au silence.Dans ce sens, il me paraît absolument intéressant d'entreprendre une analyse structurale d'un des textes qui se font l'écho d'une aire culturelle.Cette analyse structurale aurait pour autant un sens beaucoup plus riche si elle faisait le point sur les modalités selon lesquelles ce récit devient un des vecteurs de notre connaissance qui, dans ce cas, est fondée sur des fictions.
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 | 0.009 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.088 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.020 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".