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Record W2785346649 · doi:10.29173/cf441

Écriture à quatre mains : le cas de François Pyrard de Laval et Jean Thévenot

2018· article· fr· W2785346649 on OpenAlexaffvenueabout
Devika Vijayan

Bibliographic record

VenueConvergences francophones · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicHistorical and Literary Studies
Canadian institutionsUniversity of Calgary
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La rédaction des relations de voyage confère un nouveau statut au voyageur, celui de l’écrivain. Cette conception nouvelle met au jour une opposition entre l’écrivain-voyageur et le voyageur-écrivain. À l’un reviendrait les compétences de l’écriture, une vision de l’ailleurs qui s’offre par la médiation de l’artifice littéraire. L’autre note souvent ses perceptions immédiates dans un style simple. Mais que dire des voyageurs qui ne savent ni lire ni écrire? L’étude de Grégoire Holtz démontre que la période « entre le Moyen-Âge jusqu’à la fin du XVIIe siècle, est une période particulièrement fertile pour la composition des récits de voyage à quatre mains » (Holtz 300). Nous analyserons le cas spécifique de François Pyrard de Laval et celui de Jean Thévenot, deux voyageurs qui s’embarquent vers les Indes orientales au XVIIe siècle. Pyrard est natif d’une famille de marchands de Laval et il est à la limite de l’analphabétisme. Jean Thévenot, quant à lui, est bien éduqué, mais comme il est mort sur le chemin de retour, c’est son frère qui achève la deuxième partie de ses Voyages. Quelles qu’en soient les raisons, l’appel à un rédacteur pour écrire le voyage semble très répandu et la grande constante de cette forme d’écriture est l’effacement du rédacteur derrière la figure du voyageur. Nous examinerons le rôle de ces deux copistes : Pierre Bergeron et Bonaventure Thévenot. S’agit-il de simples scribes ou bien des rédacteurs qui ont profondément modifié le récit du voyageur pour satisfaire aux attentes du public?

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.523
Threshold uncertainty score0.960

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0150.007
Scholarly communication0.0060.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.279
Teacher spread0.263 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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".

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Citations0
Published2018
Admission routes3
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