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Record W2129590413 · doi:10.26522/vp.v10i1.788

La spatialisation de la vie et de la mort dans Depuis toujours, j’entendais la mer d’Andrée Christensen

2013· article· fr· W2129590413 on OpenAlexvenueno aff
Sarah Abd El-Salam

Bibliographic record

VenueVoix Plurielles · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDiverse Cultural and Historical Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans Depuis toujours, j’entendais la mer d’Andrée Christensen, la thématique de la vie et de la mort ainsi que le rapport que celles-ci entretiennent avec les personnages, sont au cœur du récit. Lorsqu’Andrea reçoit une lettre de Thorvald, son cousin défunt, jointe à un carnet de notes, la narratrice du récit-cadre est tout d’un coup immergée dans un univers qui, bien que fondamentalement funeste, est marqué par une profonde aspiration à la vie. Par ailleurs, c’est à travers la construction d’espaces symboliques qu’est traitée la problématique de la vie et de la mort dans ce roman ou, plus précisément, dans le récit enchâssé sur lequel portera, en large partie, notre analyse. À un espace-clé du récit correspond donc un système et une charge symbolique qui lui est propre. Les deux espaces que nous analyserons, soit l’eau et la morgue, sont d’abord présentés comme s’ils étaient antagonistes, mais c’est à travers une dialectique symbolique menant à leur enchevêtrement que notre personnage Thorvald atteindra la paix intérieure. Notre étude montrera que la philosophie vers laquelle tend l’ensemble du roman, est au mieux appréhendée à la lumière d’une analyse symbolique de l’espace. Nous examinerons la spatialisation de la vie et de la mort dans l’eau, puis dans la morgue, pour ensuite nous pencher sur le processus de réconciliation, menant ultimement à la fusion des deux symboliques.

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)0.003
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: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.024
Threshold uncertainty score0.048

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0070.014
Scholarly communication0.0070.005
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.002

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.292
Teacher spread0.276 · 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
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

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Published2013
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