Ces récits autogénérés : stratégies paratextuelles pour un brouillage de l’origine
Bibliographic record
Abstract
Différentes conventions régissent ce qu’on nomme le « topique du manuscrit trouvé ». Bien présent dans la littérature des xviie et xviiie siècles, ce topique sert à pallier certaines invraisemblances, à lier, de façon plus ou moins sérieuse, le texte fictionnel à l’univers référentiel. Or, ce phénomène, intégré dans des romans du xxie siècle, ne saurait viser les mêmes effets. Cet article se propose d’analyser la présence de ce topique dans des oeuvres contemporaines, en s’attardant plus particulièrement aux « préfaces dénégatives » qui servent à réfuter l’identité de l’auteur institutionnel — celui dont le nom paraît sur la jaquette — en proposant une origine nouvelle au texte. Si l’étude de quelques romans aux stratégies paratextuelles distinctes (La chambre de Simon Lambert, Maleficium de Martine Desjardins et Une estafette chez Artaud de Nicolas Tremblay) permet d’établir les enjeux d’une telle pratique, l’article s’attarde plus particulièrement sur des cas limites qui actualisent de façon inusitée le topique du manuscrit trouvé : Wigrum de Daniel Canty, d’une part, et Éros mélancolique de Jacques Roubaud et Anne F. Garréta, d’autre part. De la question première, « à quoi cela sert-il ? », découle une hypothèse, à savoir, le déplacement de l’enjeu du vraisemblable, qui concernerait moins la question du croire, dans ces oeuvres, que la question de l’origine.
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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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.014 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.006 |
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".