La justification paradoxale du terrorisme dans l’imaginaire romanesque : le cas de Doris Lessing
Bibliographic record
Abstract
La question incontournable qui préside aux études sur le terrorisme est celle de savoir comment et pourquoi un être humain en vient à considérer nécessaire, essentiel, pour ne pas dire acceptable, des actions extrêmes, dont les conséquences irréversibles sont, par la nature même des actes en question, sanguinaires et destructrices. Répondre à cette question ne va évidemment pas de soi. Le terrorisme est un phénomène polymorphe, dont l’imprécision du terme même est lourdement polémique, sans négliger le fait qu’il revêt des formes multiples autant dans la longue durée que dans des contextes différents à une même époque déterminée. Même si aucun modèle explicatif ne semble apte à rendre compte de la diversité du phénomène, il reste que la question de savoir comment on en arrive là, comment on se convertit à la terreur, demeure pertinente. La Terroriste (paru sous le titre The Good Terrorist en 1985) de Doris Lessing met justement en scène les actions d’une terroriste de manière à montrer non la vérité du terrorisme en lui-même, mais les croyances d’un personnage en lien avec des agissements précis. Comment l’auteure parvient-elle à justifier de manière convaincante, aux yeux du lecteur mais aussi aux yeux des autres personnages à l’intérieur du récit, non pas tant des actions qui produisent la destruction mais le cheminement qui préside à son exercice ? La question sur laquelle repose mon analyse est la suivante : comment la fiction arrive-t-elle à rendre vraisemblable une telle pratique de la terreur ?
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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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".