Bibliographic record
Abstract
L’étude de l’histoire du roman montre que, au contraire de la plupart des propositions théoriques formulées par les philosophes, le rieur n’est jamais séparé de son objet. Le personnage romanesque qui rit ou prend conscience de la nature risible de sa vie se trouve toujours engagé par le fait que cela même qui fait l’objet de son rire ne lui est pas indifférent, qu’il le concerne toujours de quelque manière, et qu’il ne peut donc pas jouir pleinement de la distance comme le ferait un spectateur devant une représentation comique. Il est lui-même partie prenante de ce théâtre, de cette vie qui se veut théâtre. C’est pourquoi le rire que le personnage fait entendre, qui d’ailleurs est peut-être le rire découvert par le roman, ou le mieux représenté par lui, n’est jamais un rire « plein », univoque — comme le rire de la farce ou le rire de l’extase —, mais un rire hésitant, double, qui ne manque jamais de souligner l’écart entre la pensée et l’agir, entre le désir de se détacher du monde pour se mieux comprendre et le besoin irrémédiable d’y vivre. C’est à cette découverte que nous convie, de manière exemplaire, Belle du Seigneur d’Albert Cohen.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.037 | 0.014 |
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".