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Record W2169685041 · doi:10.7202/010637ar

Ilya Ehrenbourg ou la griserie de l’écriture performative

2005· article· fr· W2169685041 on OpenAlexvenueno aff
Hélène Mélat

Bibliographic record

VenueÉtudes littéraires · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicPolitical and Social Issues
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ilya Ehrenbourg a été un exemple parfait de composition artistique avec un régime politique, devenant ainsi l’écrivain soviétique par excellence. Partagé entre deux mondes, entre deux cultures et deux religions, il se choisit une foi, celle dans le socialisme, et un ennemi, le bourgeois, pour contrecarrer cette ambivalence identitaire. Dans sa première phase, c’est la critique du monde occidental qui lui permet de repousser les doutes de sa nature sceptique. Puis, la construction stalinienne des années 1930 lui offre un nouveau type d’écriture : celle de romans de production réalistes socialistes mettant en scène l’utopie d’un nouveau monde en devenir. Mais cette esthétique se révèle vite une impasse. La Seconde Guerre mondiale permet de revitaliser le conflit inhérent au récit avec l’apparition d’un nouvel ennemi bien déterminé : l’Allemand. Ses textes de cette époque, très diffusés et très lus, sont une violente exhortation à tuer l’ennemi, sans état d’âme. C’est encore le rôle de serviteur du régime que prend Ehrenbourg dans la dernière période de sa vie en illustrant littérairement la très relative libéralisation du Dégel. Ainsi Ehrenbourg aura-t-il choisi d’être lu et d’être utile : resté dans son pays malgré un régime qu’il n’accepte que partiellement mais dont il devient le porte-parole, il fait de l’écriture sa raison de vivre. La littérature-action est une arme pour lutter contre l’ennemi extérieur, mais aussi contre l’ennemi intérieur qui menace un moi fragile.

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)0.001
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 categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.935
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.313
Teacher spread0.289 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
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
Published2005
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