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Record W2775358935 · doi:10.26522/vp.v14i2.1641

Témoignages de la génération post-génocide au Rwanda : transmission et quête dans Un papa de sang de Jean Hatzfeld

2017· article· fr· W2775358935 on OpenAlexvenueno aff
Valérie Dusaillant-Fernandes

Bibliographic record

VenueVoix Plurielles · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMiddle East and Rwanda Conflicts
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArtPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Après Dans le nu de la vie (2000), Une saison des machettes (2003), La stratégie des antilopes (2007) et Englebert des collines (2014), Hatzfeld s’efface le temps d’un nouvel ouvrage, Un papa de sang (2015), pour porter son attention sur les enfants de victimes et de bourreaux dépositaires d’une souffrance qui ne leur appartient pas directement. Issus de familles Hutu ou Tutsi, ces jeunes, âgés de 16 à 20 ans, ne peuvent assimiler complètement des événements qu’ils n’ont pas connus et doivent, par la force des choses, s’efforcer de vivre dans le sillage d’un passé qui renvoie à l’horreur. Pour mieux comprendre l’impact inter- et transgénérationnel du génocide de 1994, nous proposons d’examiner la prise de parole d’adolescents et de jeunes adultes à travers les témoignages recueillis par Jean Hatzfeld et retranscrits dans Un papa de sang. Comment ces adolescents et jeunes adultes ont-ils découvert leur l’histoire familiale et de quelle façon évoquent-ils cette percée des secrets et des tabous ? Comment perçoivent-ils leur identité dans un pays où les « directives gouvernementales excluent les mots "hutu" et "tutsi" du langage de la société rwandaise » (155) ? Quelles démarches entreprennent-ils pour découvrir la vérité sur le passé familial ? Comment expriment-ils leurs craintes ? Font-ils part de méthodes particulières pour obtempérer aux exigences du vivre-ensemble ? Quels sont les expressions ou les mots choisis pour décrire les émotions ressenties lors de la semaine de deuil national qui se tient annuellement du 7 au 14 avril ? À quoi aspirent ces jeunes qui fréquentent les cafés Internet et découvrent une vérité parfois cachée par les voisins ou leurs proches ? Autant de questions auxquelles notre article tente de répondre à travers l’analyse de l’ouvrage d’Hatzfeld.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.899
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.290
Teacher spread0.274 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

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