L'image oxymore chez Wajdi Mouawad : textes théoriques, dramatiques, et mises en scènes
Bibliographic record
Abstract
Depuis qu'il a acquis une reconnaissance internationale avec notamment la tournée mondiale de Forêts en 2006, Wajdi Mouawad a été l'objet de plusieurs travaux de recherches théoriques en France et au Québec, qui s'intéressent principalement aux rapports de son œuvre avec ses origines et la guerre du Liban. Jusqu'à présent, ce sont surtout les aspects politique et sociologique présents dans l'œuvre de Mouawad qui suscitent l'intérêt des chercheurs. La langue, la forme, la mise en scène, en tant que telles, sont au contraire très peu étudiées pour elles-mêmes et ce qu'elles révèlent du fond même que critiques et universitaires aiment à aborder, alors qu'elles donnent des clés de compréhension du propos de l'auteur. Les actes de violence, toutes les références à la guerre, sont autant de faits qui cohabitent avec leurs opposés dans les pièces - amour, beauté, désir de paix. L'un naît même souvent de l'autre, un environnement de haine exacerbant le sentiment amoureux, un regard sur le monde laid cherchant à y retrouver de la beauté. Ces opposés, beauté et laideur, sont reliés chez Wajdi Mouawad par l'image, qu'elle soit littéraire ou visuelle. Dégagées de toute nécessité logique, toutes les contradictions peuvent être admises dans les images littéraires - elles peuvent permettent d'unir les contraires. L'image est toujours un détour et non une réalité évoquée frontalement, une alliance de termes contradictoires qui font prendre à la pensée un tour saisissant. L'image jalonne ainsi tant le discours de l'auteur que ses pièces et ses mises en scène, donnant à voir la dialectique de ces deux notions, deux réalités opposées et pourtant indissociables au regard des œuvres étudiées.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".