Ailleurs, au Mexique : topographie géopoétique d’Ourania de J.-M.G. Le Clézio
Bibliographic record
Abstract
Cet article examine la représentation de l’ailleurs à partir d’une perspective géopoétique et propose une analyse topographique du roman Ourania de J.M.G. Le Clézio. L’ailleurs n’y est pas pensé en termes d’énonciation ou à partir du genre viatique, comme cela se fait souvent, mais bien à partir des rapports entre littérature et géographie. La curiosité du narrateur, un géographe français parti faire des relevés pédologiques au Mexique, n’a d’égale que sa propension à passer d’un monde à un autre monde : du réel à l’imaginaire, de la terre au ciel en passant par un village utopique, « fait de songes ». Son discours, quant à lui, a pour effet d’inscrire le personnage dans la lignée des géographes et des aventuriers ayant la « passion du monde ». Pour connaître son parcours, en grande partie occulté, il est nécessaire de se pencher au-delà des frontières du récit et de s’intéresser à la carte et à l’itinéraire présentés en annexe. Ainsi, se met en place un exercice de topographie romanesque, qui met en évidence les échos entre toponymes, hydronymes, patronymes et prénoms. Un chassé-croisé marqué par l’intensification du rapport entre le lieu et l’écriture, par l’entremêlement du géographique et du linguistique.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".