Baudelaire, l’opium et la poésie : digestion, digression et adaptation
Bibliographic record
Abstract
Baudelaire n’est pas que le traducteur de Poe. Il a aussi adapté Confessions of an English Opium Eater de Thomas De Quincey. Devenu Un mangeur d’opium et placé en deuxième partie des Paradis artificiels, ce texte est utilisé par Baudelaire de plusieurs façons. Le poète s’attache à remanier le texte de sorte à faire du travail de traduction un véritable travail d’adaptation, et il le place aussi au sein d’un diptyque afin de l’utiliser dans sa démonstration sur les drogues. L’analyse du texte de Baudelaire permet de comprendre la façon dont se développe son projet esthétique qui consiste à comparer l’état dans lequel met la drogue au paradis poétique auquel tente d’accéder le poète. La traduction permet aussi à Baudelaire de préciser sa position éthique puisqu’il réussit à adapter l’oeuvre de De Quincey tout en la laissant visible, la rendant lisible tout en dialoguant avec elle. Si Un mangeur d’opium est un texte assez peu connu, il est pourtant un laboratoire où la traduction permet à Baudelaire de mettre en abyme sa propre pratique poétique.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".