Jeu de plans de référence, alternance de deux axes narratifs et effet de mimétisme dans La neige en deuil
Bibliographic record
Abstract
Quelle que soit l’approche empruntée dans la lecture d’un texte littéraire : rhétorique, poétique, stylistique, narratologique…, le déblaiement linguistique de l’objet analysé, au sens de la description de sa construction et la délimitation de ses composantes en termes de critères linguistiques discursifs, est supposé se situer en amont et préparer le terrain à la lecture adoptée. La présente étude en illustre un cas, en décrivant la composition d’un extrait de La neige en deuil, en termes de paramètres énonciatifs discursifs, dits, par l’auteure, plans de référence, reformulation, notionnelle et terminologique, de la distinction d’É. BENVENISTE de deux plans d’énonciation : plan de l’histoire vs plan du discours, et en montrant comment l’articulation de la composition donne lieu à l’alternance de deux axes narratifs, décrits, à leur tour, par des concepts narratologiques pris à G. GENETTE, pour circonscrire, par là, les fonctions correspondantes et leur intérêt dans l’économie générale du roman.
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 | 0.005 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".