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Record W2287655532 · doi:10.1093/frebul/ktv026

DÉCLENCHEMENTS ROMANESQUES DES HOSTILITÉS: LA GRANDE GUERRE DANS LES <i>INCIPIT</i> DE <i>14</i> (2012) DE JEAN ECHENOZ ET D' <i>AU REVOIR LÀ-HAUT</i> (2013) DE PIERRE LEMAITRE

2015· article· fr· W2287655532 on OpenAlexaff
Olivier Parenteau

Bibliographic record

VenueFrench Studies Bulletin · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicAging, Elder Care, and Social Issues
Canadian institutionsCégep de Saint-Laurent
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Jean Echenoz et Pierre Lemaitre ne tenaient sans doute pas à ce que leurs romans consacrés à la Grande Guerre se perdent au milieu de tous ces ouvrages publiés dans le cadre du Centenaire de la Première Guerre mondiale. Ils ont devancé l'appel, Echenoz faisant paraître 14 en 2012 et Pierre Lemaitre Au revoir là-haut l'année suivante. 1 Ces deux bombes isolées laissaient présager le canonnage livresque à venir. Nous proposons ici d'analyser les scènes d'ouverture de ces deux romans afin de donner un aperçu des enjeux esthétiques et idéologiques qui sont reliés à la figuration de la Grande Guerre dans le corpus romanesque français d'aujourd'hui. Mettre ces deux romans en parallèle est d'autant plus intéressant qu'ils abordent le premier conflit mondial par chacune de ses extrémités: Echenoz fait commencer son roman le 1 er août 1914, jour de la mobilisation générale, tandis que, chez Lemaitre, l'action débute le 2 novembre 1918, neuf jours avant l'Armistice. Un tel écart chronologique est à l'origine de contrastes thématiques particulièrement riches: l' incipit de 14 traite de l'enthousiasme du premier jour de guerre chez des civils qui s'apprêtent à revêtir l'uniforme tandis que celui d' Au revoir présente des soldats éreintés par la vie dans les tranchées et préoccupés avant tout de survivre aux derniers jours de la guerre.

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)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.293
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.072
GPT teacher head0.372
Teacher spread0.300 · 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 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

Citations1
Published2015
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