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Record W2166291672 · doi:10.7202/1013886ar

Boire et écrire chez Deleuze, Duras, Bukowski et Chinaski : entre création et transgression

2013· article· fr· W2166291672 on OpenAlexaffvenue
Mouloud Boukala

Bibliographic record

VenueDrogues santé et société · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDiverse multidisciplinary academic research
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article interroge les liens entre l’acte de boire et celui d’écrire en philosophie (Gilles Deleuze), en littérature (Marguerite Duras et Charles Bukowski) et au cinéma (Barbet Schroeder). Son but est double : d’une part, montrer si la prise d’alcool met en oeuvre, catalyse ou favorise d’une quelconque manière l’acte de création et, d’autre part, examiner comment l’alcool, porté à l’écran, traduit à la fois un état du corps et un aspect d’une identité sociale – acceptée ou marginalisée – selon les contextes géographiques (France et États-Unis). La démarche adoptée, résolument comparative, s’inscrit dans le cadre d’une anthropologie des médias. Cette dernière vise la description puis l’analyse de processus situés à l’intersection du ressenti (perçu, vécu) et du représenté. Cet article examine aussi bien les activités (créatrices et prises compulsives d’alcool) que leurs représentations lors d’une entrevue filmée ( L’abécédaire de Gilles Deleuze , 1996), de deux émissions de télévision ( Apostrophes , 1984 et 1988) et d’une adaptation cinématographique ( Barfly , 1987). Pour chaque auteur abordé, une réflexion autour de la dipsomanie est menée. Elle privilégie les activités créatrices par l’écriture en lien avec la prise d’alcool. Dans un premier temps, l’acte de boire est scruté avec minutie afin d’en dégager certaines spécificités (la quantité, l’évaluation, le sacrifice, l’illusion de la création, la résistance), puis l’étude de ces conduites addictives donne à comprendre comment elles affectent l’ensemble des relations sociales de ces auteurs. Pour chaque corpus étudié, des éléments saillants et des enjeux anthropologiques qui ressortent de ces pratiques éthyliques et créatrices sont mis en lumière en vue d’une analyse comparative.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.445
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.004
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.003

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.

Opus teacher head0.042
GPT teacher head0.409
Teacher spread0.367 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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

Citations0
Published2013
Admission routes2
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