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Record W2044216971 · doi:10.7202/1019489ar

Sartre et la mort : « Le mur » et après

2013· article· fr· W2044216971 on OpenAlexaffvenue
Jean-François Louette

Bibliographic record

VenueÉtudes françaises · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le jeune Poulou n’aimait pas se relire, à en croire Les mots. Mais Poulou devenu grand, c’est-à-dire Sartre ? Sans même avoir à les relire, un grand écrivain peut dialoguer avec ses propres textes. Ne cesser de les repenser, de les réécrire. C’est le cas pour Sartre — notamment pour ce qui est de la nouvelle qu’il a intitulée « Le mur » (1937). Il s’agit d’en rappeler quelques enjeux, autour de trois motifs (les lieux funèbres, la farce jouée aux franquistes et le rire final), avant de faire entendre les échos que Sartre, explorant la pré-mort et l’après-mort,lui a donnés dans la suite de son oeuvre — c’est-à-dire dans les Carnets de la drôle de guerre, Le sursis, L’être et le néant, Les jeux sont faits, Huis clos, les Cahiers pour une morale, Les séquestrés d’Altona, la Critique de la raison dialectique enfin. La nouvelle de 1937, que Gide tenait pour un chef-d’oeuvre, apparaît alors comme un texte matriciel pour tout un pan de l’oeuvre de Sartre. Matriciel dans la mesure où elle réunit un problème philosophique (que fait la mort, ou son approche, à l’existence ?), un mystère de la condition humaine (peut-on entrevoir l’autre côté du mur ?), qui sollicite une veine fantastique chère à Sartre, et l’un des plus vieux fantasmes de l’auteur (qu’est-ce que vivre pour un homme qui ne s’est fait écrivain qu’en devenant dès son jeune âge — selon Les mots, encore — « tout à fait posthume » ?).

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.028
Threshold uncertainty score0.056

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0090.020
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.248
Teacher spread0.222 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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
Published2013
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