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Record W2785918010 · doi:10.29173/cf443

L’Asie dans les écrits de la fin du XVIIIe siècle : Jean Potocki

2018· article· fr· W2785918010 on OpenAlexvenueno aff
Andrzej Rabsztyn

Bibliographic record

VenueConvergences francophones · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

« Les détours dorées de Moscou se perdent dans un lointain bleuâtre. Adieu, Europe livrée aux troubles ! je vais me reposer dans la tranquille et paisible Asie », – écrit Jean Potocki au début de son voyage au Caucase, en 1797. Cependant, l’aventure « asiatique » de l’auteur du Manuscrit trouvé à Saragosse commence bien avant, c’est-à-dire en 1784, quand il part pour la Turquie. Or, l’image passée à la postérité de cet « homme des Lumières » : un ethnologue incontournable de l’époque et l’auteur polonais d’expression française, est celle d’un « écrivain voyageur » ayant sillonné sans désemparer les routes de l’Orient.Tributaire des travaux de François Rosset, cette contribution se propose d’analyser le rapport de Potocki à l’Asie. Si le voyage en Turquie l’invite à décrire la douceur des ses mœurs tout en renonçant à la réflexion sur le « despotisme oriental », l’expédition dans le Caucase et plus tard celle en Chine cherchent à tracer la piste de la future expansion russe. Dans sa découverte de l’Asie, Potocki voit le berceau de toutes les civilisations. La description des autochtones (Ossètes, Nogaï ou Tourkmènes) est complétée par les dessins de l’auteur, et le souvenir des « figures chinoises » peintes par Watteau se manifeste dès le début de ses relations de voyages. Tout ce qu’il note sur les peuples aujourd’hui sédentarisés des steppes russes ou des contreforts du Caucase, Kalmouks, Tchétchènes, etc., constitue un document d’époque irremplaçable.

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)0.001
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: none
Teacher disagreement score0.099
Threshold uncertainty score0.198

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0110.006
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0000.002
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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 head0.015
GPT teacher head0.226
Teacher spread0.211 · 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".

Quick stats

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Published2018
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