Bibliographic record
Abstract
Prenant pour point de départ illustratif le rapport transférentiel au signifiant guerre et son effet-charge, ainsi que l’évocation de la misère animique du combattant et des populations soumises à la guerre, le texte déplacera le regard vers « la misère animique de ceux de l’arrière » (Freud), et la part de misère animique du sujet, au sens de l’élan intrinsèque à la psyché primitive projetant dans une entité externe une part de haine méconnue à elle-même. Partant du caractère défensif de la conscience morale et la superstructure fragile de la culture en l’humain, on y montrera que c’est la matrice même de transmission de la culture que la guerre atteint en premier lieu. La guerre altère et défigure les signifiants de « la langue des impressions premières », langue qui, au plus proche du corps maternel, avait été pour l’infans, la sensitivité parlante du monde. On y posera également la question des modifications induites dans l’expression d’un nouveau rapport d’abstraction à la guerre, et dans l’abstraction immémoriale conférée à l’autrehommeennemi – par la méconnaissance du théâtre de la guerre (caractéristique des générations nord-américaines et européennes actuelles), ainsi que par le sentiment de toute puissance qu’amplifient les nouvelles technologies des armes et l’informatisation médiatique.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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.
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".