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Record W2221194563 · doi:10.4000/fixxion.8801

L’habiter écologique et l’imaginaire paysan chez Marie-Hélène Lafon et Michel Serres

2015· article· fr· W2221194563 on OpenAlexaff
Stéphanie Posthumus

Bibliographic record

VenueRevue critique de fixxion française contemporaine · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsMcGill University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans cet article, nous nous pencherons sur l’imaginaire paysan dans l’œuvre du philosophe Michel Serres et de la romancière Marie-Hélène Lafon qui illustrent tous les deux l’habiter écologique non pas comme lieu ou édifice, mais comme ensemble de pratiques ou façon de faire avec l’espace. En nous servant de l’écocritique comme perspective littéraire et théorique, nous contrasterons deux approches différentes, l’une philosophique, l’autre littéraire, pour (re)penser l’imaginaire paysan : alors que Serres développe un contrat naturel global à partir du modèle du paysan, Lafon raconte des histoires individuelles, soulignant l’emplacement dans le Cantal, qui empêche de faire du paysan un modèle global. En même temps, nous considérerons les ressemblances chez Serres et Lafon qui conçoivent un corps poreux, ouvert, et sensible, un corps composant avec les odeurs, images, sons et lumières de paysages divers. Enfin, nous comparerons la manière dont chaque auteur se sert du langage pour dire l’expérience de l’habiter écologique : Serres utilisant des comparaisons, métaphores et analogies pour faire voir le monde comme un réseau de connections, et Lafon des listes de noms, verbes, adjectifs pour créer l’hétérogénéité du milieu. Tout compte fait, il s’agit d’utiliser l’écriture comme manière d’habiter le monde, réduisant l’écart entre le langage et le réel et faisant du texte un oikos où le lecteur fait l’expérience des lieux “vécu”, “récité”, “rêvé”, “respiré”, “flairé” (Lafon, Album).

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)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.838
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.050
GPT teacher head0.313
Teacher spread0.263 · 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

Citations3
Published2015
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