Bibliographic record
Abstract
Né à Saint-Pétersbourg d’un père français et d’une mère russe, André Beucler, dès son entrée dans la vie littéraire parisienne, au début des années vingt, a participé à la promotion de la littérature et de la culture slaves en France. Proche des écrivains les plus représentatifs de cette identité franco-russe, Joseph Kessel ou Emmanuel Bove, c’est presque « naturellement » que l’influence des romanciers russes s’est exercée sur son imaginaire mais de façon très consciente aussi puisque Beucler a analysé les oeuvres de ses prédécesseurs comme dans cet essai inédit, « Dostoïevski et l’homme idéal », où se dessinent les tendances de sa propre poétique. La réception critique du Mauvais sort montre ainsi que le récit a bien été lu dans l’éclairage des figures phares, Oblomov et L’idiot, tant sur le plan du caractère des personnages que sur celui de leur philosophie existentielle. Toutefois, Philippe Bohême, l’« anti-héros » de Beucler, s’il se rattache à un type déjà connu, n’en annonce pas moins les réussites les plus spectaculaires dans ce registre complexe, le Roquentin de Sartre ou le Meursault de Camus, emblèmes d’un nouveau « mal du siècle », entre aboulie et pulsion meurtrière.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.005 |
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".