Bibliographic record
Abstract
Notre article met en perspective deux ouvrages récents consacrés au célèbre tandem formé de Francis Scott Fitzgerald et de sa compagne Zelda. Le premier, de Pietro Citati, intitulé La mort du papillon (Paris, Gallimard, coll. « L’arpenteur », 2007 [2006]), est un essai biographique « classique » qui évoque, en quatorze brefs chapitres, les multiples facettes d’une relation nourricière et destructrice ; le second, Alabama Song de Gilles Leroy (Paris, Mercure de France, 2007, Prix Goncourt) redonne la parole à Zelda, dans une sorte de réhabilitation de cette figure à la fois fantasque et énigmatique. Si l’entreprise biographique relève indéniablement d’un souci éthique, où il s’agit de construire la vérité de l’autre en respectant tout un jeu de contraintes factuelles, la reconstitution imaginaire est-elle tenue aux mêmes exigences ? Quels sont les procédés formels, énonciatifs ou narratifs qui autorisent à la fois la représentation du réel et l’enjeu d’écriture ? Dans ces deux ouvrages dont le premier sert, en quelque sorte, de degré zéro permettant de prendre la mesure de la mise-en-roman opérée par Leroy, il s’agit donc de voir comment se construit, pour reprendre les termes de la problématique proposée, l’articulation entre « le vivre et l’écrire, entre les histoires entendues et leur devenir-littérature ».
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.004 |
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".