Bibliographic record
Abstract
La voix dans l’écriture, le timbre, l’intonation, l’accent, le rythme : c’est de ce travail de la voix en filigrane — « comme à voix basse » ou murmurée — que l’auteur s’approche ici. Dans une traversée de plusieurs textes récents du philosophe où la tonalité soi-disant autobiographique se fait plus insistante (La contre-allée, « L’Animal que donc je suis », Le monolinguisme de l’autre et surtout « Un ver à soie »), elle interroge les effets de l’« aveu voilé », le lien essentiel qui relie, aux yeux (et à l’oreille) de Derrida, le secret à la littérature. Qu’est-ce qui fait la différence de Derrida lecteur, sinon précisément ce qui (se) passe soudain entre confession et fiction de soi, réel et virtuel, vérité et simulacre, comme entre sens propre et figuré ? Qu’est-ce qui fait qu’on y croit au rêve de l’Enfant aux Vers, au phantasme de la voix nue, d’« une langue toute crue » ? Pour le savoir (sans le voir), il faut suivre à la trace les inflexions de cette voix se cherchant à l’aveugle, touchant à la chance du poème.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.037 | 0.006 |
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".