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Record W2289112505 · doi:10.7202/1034133ar

Le petit vers bouffe de Jarry et le poème

2015· article· fr· W2289112505 on OpenAlexvenueno aff
Armelle Hérisson

Bibliographic record

VenueÉtudes françaises · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicCultural Insights and Digital Impacts
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophyPhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

À côté d’Ubu, des Minutes de sable mémorial et de ses grands romans, Alfred Jarry est le librettiste d’une douzaine d’opérettes-bouffes destinées à Claude Terrasse. En 1906, il place trois de ces opérettes, avec de petits Ubu, dans une collection qu’il intitule Théâtre mirlitonesque, semblant affirmer leur statut mineur. Il est vrai que les opérettes et les chansons ubuesques sont pleines de vers qu’on peut regarder comme « mauvais », qui mettent la règle métrique et les principes de la bienséance et du bon goût à distance. Ce sont les vers bouffons d’une poésie qui se nourrit de jeux de mots, parfois grossiers, où la définition de la rime frôle celle du calembour, modèle de comique sans esprit. Pourtant, c’est à un renversement des échelles de valeurs que Jarry invite en associant étroitement, dans son discours critique, le mirliton, l’écriture bouffe et l’idée de la poésie. Et si le vers mirlitonesque n’était pas « mauvais », mais seulement autre, et doté de pouvoirs de représentation supérieurs ? Et si le rire « bouffe » était le signal de sa haute qualité poétique ? L’élection du calembour au titre de figure emblème d’un dire poétique nouveau par Jarry n’est pas une boutade. Elle implique un point de vue sur le langage, où l’écho est signifiant. Elle tend à découvrir, sous couvert de poésie pour rire, une nouvelle idée du poème, conçu comme une petite machine à créer de drôles de rapports.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.022
Threshold uncertainty score0.074

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0090.006
Scholarly communication0.0080.006
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0220.005

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 head0.182
GPT teacher head0.300
Teacher spread0.119 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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
Published2015
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