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Record W2020163347 · doi:10.7202/1012882ar

Quelle langue pour la Shoah ?

2012· article· fr· W2020163347 on OpenAlexvenueno aff
David Benhaïm

Bibliographic record

VenueFiligrane Écoutes psychothérapiques · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicPolitical and Social Issues
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’auteur montre que la langue est un élément de la culture auquel les totalitarismes du xx e siècle se sont attaqués de façon délibérée. Ils ont essayé d’intoxiquer la langue ou d’en forger une nouvelle, le novlangue, pour manipuler et influencer les masses dans le sens de leurs intérêts, pour empêcher toute expression d’une pensée critique. La propagande et l’idéologie ont été les moyens qu’ils ont utilisés pour le faire. Le pouvoir absolu s’est chargé d’imposer des mots, des tournures, des expressions, des énoncés qu’il n’a cessé de marteler tout en éliminant d’autres. Cet excès de violence était destiné à empêcher tout travail de subjectivation en rendant impossible la constitution d’un espace psychique propre, condition essentielle de la subjectivation. Dans cette perspective, l’auteur se pose la question du rapport entre cette perversion de la langue et l’apparition des Lagers et des Goulags. La plupart des écrivains qui ont survécu à l’expérience concentrationnaire ont abordé la question de la langue comme s’il s’agissait d’une question incontournable. À travers l’analyse et le commentaire de deux auteurs, Primo Levi et Imre Kertèsz, et de leur réflexion sur la langue des camps et du système totalitaire, l’auteur tente d’ouvrir des pistes de réflexion sur ce qui, dans la question, demeure obscur et énigmatique.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.612
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.003

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.

Opus teacher head0.028
GPT teacher head0.335
Teacher spread0.308 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2012
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