Bibliographic record
Abstract
Et Laurent Bordelon (1653-1730) et le protagoniste de son Histoire des imaginations extravagantes de Monsieur Oufle (1710) occupent chacun une position d’excentrique au sein de notre histoire littéraire. Cette double marginalité nous invite à revisiter l’articulation entre littérature et barbarie. Le personnage donne l’exemple d’une barbarie à la fois érudite et bestiale, au terme de laquelle la littérature peut faire de l’homme un loup-garou pour l’homme. L’auteur dénonce cette barbarie en s’exilant des conventions littéraires, en se faisant lui-même un barbare incapable de parler la langue commune du récit. L’analyse détaillée d’un épisode de cet antiroman pose non seulement la question de savoir comment on peut devenir loup-garou, alors même que nous savons que les loups-garous n’existent pas. Elle nous pousse surtout à nous demander ce que c’est qu’un « esprit », aussi bien à l’échelle de l’individu qu’à celle du public. On en conclut que l’esprit relève non d’une psychologie, mais d’une médiologie : l’antiroman de Monsieur Oufle nous aide à voir que notre esprit consiste en une circulation médiatique, et que la littérature, telle qu’elle a pris sa forme moderne un siècle après la parution de ce texte, n’a fait qu’approfondir le besoin obstiné qu’éprouvait Bordelon de résister à cette circulation en l’évidant de toute crédibilité.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".