Quand écrire, c’est blesser (les lecteurs) : témoignages des camps et communauté négative
Bibliographic record
Abstract
Il s’agit de considérer ce que la césure littéraire d’Auschwitz fait à la lecture littéraire. C’est une question qui s’impose au regard de ce nouvel art d’écrire qu’est au XXe siècle le témoignage. Pour les rescapés des camps de concentration, en effet, c’est la transmission même de leur expérience qui rend problématique l’appartenance de leur témoignage à la littérature. Soucieux de la valeur documentaire de leur déposition, ils sont cependant confrontés à l’ignorance et, au-delà, au refus de comprendre des non-déportés, de sorte qu’ils ne peuvent se contenter de rapporter des faits, qui resteraient inaccessibles aux lecteurs. Pour atteindre ceux-ci malgré eux, ils prennent alors parfois le parti d’écrire depuis une conscience de victime ; or, là où le récit tend vers l’essai, les lecteurs ne doivent pas demeurer indemnes. Car, alors que l’expérience des camps, intégralement négative, a brisé irrémédiablement les témoins, les lecteurs sont appelés à reconnaître leur semblable dans la victime. Telle est l’utopie paradoxale du témoignage, cependant, que, si les lecteurs ne se sentent plus à l’abri du danger, une communauté, négative certes mais viable, se réalise, par une transmission du « rien d’humain » qui demeure malgré tout dans une condition inhumaine.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.003 |
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".