L’écriture « entre-les-langues » des auteures maghrébines de langue française et des auteures de « l’entre-des »
Bibliographic record
Abstract
En 1977, au moment où il inaugure son enseignement au Collège de France, Roland Barthes s’interroge sur le pouvoir et le savoir. Il propose une définition volontairement provocatrice de la langue comme « fasciste » et constate qu’il faut « tricher avec la langue » et « tricher la langue », pour entendre la « langue hors-pouvoir » : « Cette tricherie salutaire, cette esquive, ce leurre magnifique, qui permet d’entendre la langue hors-pouvoir, dans sa splendeur d’une révolution permanente du langage, je l’appelle pour ma part : littérature. » (15) La littérature est donc et doit être un merveilleux terrain d’expérimentation. Nous proposons d’analyser dans cet article l’œuvre d’écrivaines algériennes dont la langue maternelle est l’arabe parlé, l’arabe féminin, et qui écrivent en français, qui est la langue de l’école et la langue qu’elles « trichent » pour entendre « la langue hors-pouvoir » (Assia Djebar, Malika Mokeddem). Nous analysons aussi l’œuvre de l’écrivaine tunisienne Nine Moati, qui perpétue dans ses textes le souvenir de son père Serge Moati.
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 | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".