« Mettre une fausse barbe au second degré » : La figure du jeune terroriste dans deux romans d’YB
Bibliographic record
Abstract
Le motif du terrorisme constitue le fil rouge à travers l’œuvre d’Y.B. C’est notamment la figure du jeune terroriste (franco-) algérien qui domine ses romans. Fortement teintés par la satire et l’humour noir, les textes d’Y.B. évitent pourtant la tentation du pathos en cherchant « la vraie contestation [qui] vient par la forme » (Y.B. 1998, 15). C’est l’exagération comique du discours de l’autre qui lui sert à le démasquer et à démontrer ces côtés grotesques. Après une brève vue d’ensemble du contexte socio-historique et de l’œuvre d’Y.B., l’article cherche à démontrer comment ses romans s’approchent de la figure du terroriste tout en constituant une réflexion sur la forme appropriée d’un tel projet. Pour démontrer comment les préoccupations politiques d’Y.B. l’amènent à une critique sévère des pouvoirs et comment son jeu satirique et son ton ironique créent la distance nécessaire à l’articulation des nuances, les romans ‘parisiens’ Allah Superstar (2003) et Bugsy Pinsky contre le complot juif (2010) seront analysés en plus de détail.
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 | 0.014 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".