Terreur étatique et espace privé : la maison familiale, le lieu de travail et les déplacements interdits dans Sciences morales et L’Intempérie
Bibliographic record
Abstract
En tant qu’expérience reliée à la terre, la terreur définit un espace, en même temps qu’elle détermine ou empêche un déplacement. Dans cet article, nous analysons deux types d’expériences de la terreur étatique : dans un premier temps, l’expérience de la terreur pendant la dictature militaire argentine (1976-1983) ; puis dans un deuxième temps, celle produite par la crise économique, politique et institutionnelle qui a éclaté en Argentine en décembre 2001. Nous nous interrogeons sur la manière dont deux textes littéraires représentent la terreur dictatoriale et la terreur de la crise institutionnelle afin de repérer les points communs et les différences. Nous analysons les espaces privés (la maison familiale et le lieu de travail) et la manière dont ils sont définis par la terreur. Enfin, nous tentons d’identifier les déplacements interdits ou rendus possibles par cette expérience. Nous centrons notre analyse sur les romans L’Intempérie (Éditions Payot & Rivages, 2007 [2005]) de Pedro Mairal, qui fait allusion à la crise de 2001, et Sciences morales (Éditions du Seuil, 2010 [2007]) de Martín Kohan, où la période dictatoriale est abordée. Quant au cadre théorique, nous utilisons les concepts d’état d’exception, de guerre civile et d’anomie développés par Giorgio Agamben dans ses oeuvres consacrées à l’homo sacer.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".