« Nous luisons… loin des humains » : marques personnelles et expression animale. (Wajdi Mouawad, Anima)
Bibliographic record
Abstract
L’hypothèse d’une première personne animale, qui semble paradoxale dans ses termes mêmes, est investie par la fiction de multiples manières – que l’on songe au célèbre Je suis un chat, de Sōseki Natsume1, mais aussi aux nouvelles d’A. Moravia et J. Cortázar2. Le roman Anima de W. Mouawad, publié en 2012, présente à cet égard une structure particulière : la parole y est donnée non pas à l’animal ni à un animal mais à des animaux. L’histoire est celle de Wahhch, un habitant de Montréal, d’origine libanaise, qui en rentrant chez lui découvre que sa compagne a été violentée et tuée. Le coroner qui s’occupe de l’affaire lui explique que le meurtrier s’est réfugié dans une réserve indienne, Kahnawake, où il est impossible de l’arrêter. Wahhch part donc sur les traces d’un homme dont il ne connaît que le nom, Welson Wolf Rooney. Son itinéraire l’amène à reparcourir sa propre histoire, liée aux massacres de Sabra et Chatila. Mais même si le protagoniste est humain, il ne se trouve jamais en position d’énonciateur, sauf dans les cas de discours rapporté. C’est donc la structure polyphonique qui peut, tout d’abord, retenir notre attention : dans les trois premières parties (respectivement « Bestiæ veræ », « Bestiæ fabulosæ » et « Canis lupus lupus »), la narration est prise en charge par des voix animales, tantôt chorales, collectives (ainsi des lucioles), tantôt singulières. Les appellations latines qui constituent les titres de chapitres indiquent l’espèce à laquelle appartient l’ins
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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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
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".