L’humour dans les romans d’Alain Mabanckou et d’Azouz Begag : de l’autodérision à la singularité
Bibliographic record
Abstract
Si l’humour est destiné à divertir et à amuser, son usage permet également de révéler un point de vue, de critiquer une situation, de se démarquer d’un discours considéré comme conformiste, réactionnaire et inacceptable, et d’interpeler le lecteur dont la complicité active est suscitée par les affirmations et les « non-dit » de l’oeuvre. L’humour qui se déploie dans les oeuvres d’Alain Mabanckou et d’Azouz Begag est particulier à chacun des auteurs ; il constitue leur « marque » d’écriture et souligne ainsi leur singularité d’écrivain. C’est cette singularité, implicitement revendiquée, qui constitue l’ambiguïté de leur discours où sont mises en évidence à la fois une sorte d’autodérision et une autosatisfaction. C’est ce que ces réflexions tenteront de cerner à travers quelques références ponctuelles aux oeuvres des deux écrivains.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 teacher head, 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".