Bibliographic record
Abstract
L’exotisme chinois tel que conçu à l’époque des Lumières est étudié, souvent en tant que partie de l’exotisme oriental, depuis le début du XXe siècle (citons entre autres L’Orient dans la littérature française au XVIIe et au XVIIIe siècle de Pierre Martino, L’Orient romanesque en France (1704-1789) de Marie-Louise Dufrenoy). Malgré de nombreuses recherches déjà faites, la Chine abordé du point de vue de sa présence dans les romans des Lumières n’a pas été scruté dans ses enjeux à la fois philosophique et esthétiques. Pour saisir la spécificité de l’engouement pour ce pays, nous proposons d’examiner les Lettres chinoises du marquis d’Argens, une des nombreuses œuvres de l’époque qui s’inspirent du roman épistolaire polyphonique des Lettres persanes (1721) de Montesquieu. Dans le roman du marquis d’Argens, la Chine ne constitue pas toujours un exemple positif. Les divers aspects de la réalité chinoise et occidentale sont utilisés dans des comparaisons et des analogies qui révèlent la faiblesse universelle de l’être humain: la cupidité, la vanité, l’intolérance et l’hypocrisie, etc.. En donnant la parole aux personnages chinois, l’auteur invite le lecteur à participer à la réflexion et à la critique de la situation en France par le biais d’un miroir qui lui tend l’Autre. La forme épistolaire polyphonique empêche de tirer des conclusions trop rapides et univoques. Cependant, par ces comparaisons systématiques, d’Argens formule les critères universels d’un pays bien géré et d’une condition humaine bien vécue.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".