Balagan dans la filiation. La troisième génération après la shoah en question
Bibliographic record
Abstract
Après plusieurs travaux sur la culture juive et notamment les changements de nom des Juifs après la shoah ainsi que le retour au nom de la deuxième voire troisième génération, je souhaite interroger ce qu’il en est de cette identité intérieure dont parle Freud à propos du judaïsme, pour la troisième génération après la shoah. J’utilise le mot yiddish et hébreu balagan (désordre) afin de questionner justement ce balagan intérieur pour cette génération dont les parents sont nés pendant ou après la shoah. Certains jeunes émigrent vers Berlin, d’autres vers Israël, d’autres rêvent de Canada ou d’Amériques, l’Australie fait figure d’ailleurs véritable. Questionner l’histoire, retourner l’histoire sens dessus dessous. Les raisons qui poussent la troisième génération au déplacement ne sont pas les mêmes que celles de leurs parents et grands-parents. Bien que l’on parle à l’heure actuelle d’une nouvelle forme d’antisémitisme qui inquiète certaines familles juives et les ont poussées au départ de France notamment. Mais partent-ils comme leurs grands-parents sont partis au début du XX e siècle ? Comment partent-ils au XXI e siècle ? Et lorsqu’ils ne partent pas, comment justement transforment-ils les blessures de l’histoire familiale ?
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 | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".