Nature et fonction de la mémoire dans À la recherche du temps perdu
Bibliographic record
Abstract
Dans À la recherche du temps perdu, Proust est, en réalité, à la recherche de son identité, de son moi profond et véritable. Pour ce faire, il s'isole du présent dans le but de se retrouver dans le passé. Cependant, la « résurrection du passé », qui doit lui apporter le salut éperdument recherché, n'est pas le produit de la mémoire volontaire. Cette forme de mémoire, fonction de l'évocation objective et « quasi-dépersonnalisée », n'a pas, au dire de Proust, le don de nous représenter le passé dans sa plénitude totale. Dès lors, elle ne saurait le conduire au moi profond, dont elle ne pourrait lui donner qu'une image factice et tronquée. En revanche, la mémoire authentique, selon Proust, est la mémoire involontaire, qui est liée à l'actualité de notre vie par la plus mystérieuse des intimités. Et même, à l'en croire, cette mémoire aurait une fonction méta- physique précise, qui serait de nous révéler notre moi profond, de faire émerger, à la surface de la monotonie de notre présent, notre « essence ». C'est que, pour Proust, le souvenir involontaire n'est pas, en réalité, quelque chose qu'on a, mais bien quelque chose qu'on est. Son rôle n'est pas seulement de fixer des événements écoulés, mais de nous exprimer nous-même, d'affirmer, par delà la multiplicité de nos moi changeants et superficiels, l'identité et la permanence d'un moi authentique et profond.
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 | 0.006 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.003 |
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.
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".