Du feu, des cendres. Sur le nom de Sybille et le Requiem de Pascal Quignard
Bibliographic record
Abstract
En 2006, Pascal Quignard publie, aux éditions Galilée, Requiem, fruit d’une collaboration avec Thierry Lancino. Requiem, dit le compositeur, « c’est une fresque épique où l’on souffle l’encens et le soufre ». Pour l’écrivain, il s’agit de ne pas choisir entre le désir d’éternité, auquel aspire le roi David, et le désir d’anéantissement, que réclame la Sibylle de Cumes. D’évidence, ces « enfers » (infera) que Pascal Quignard veut « trouver » ne sont pas des lieux neutres. C’est même tout le contraire : ils sont un choc bouleversant, un entremêlement entre violence et méditation, une présence de forces antagonistes. Autre façon de lire l’oeuvre de l’écrivain : comme leur inscription à vif, en ce que la mort y est toujours imminente. Cet article propose de (re)lire le Requiem de Pascal Quignard en prêtant d’abord une attention plus particulière au personnage de la Sibylle. Il s’agit de penser le personnage en son retrait, dans sa crypte, dans son désir de mourir. Et de voir, du même coup, les liens supplémentaires qui se tissent avec d’autres textes, notamment à travers les motifs du feu, de l’incendie, du suicide (La haine de la musique, Pour trouver les enfers, Critique, Lycophron, Quartier de la transportation). Est explorée, alors, une autre question : comment dire tout ce qui brûle ?
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.006 |
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".