Bibliographic record
Abstract
Sur la base d’un rappel de la réception particulière dont a bénéficié la parution, au mitan des années 1990, de Baise-moi (Paris, Florent Massot, 1994), le premier roman de Virginie Despentes, cet article propose une analyse de la dimension autoréflexive du roman avec pour point d’ancrage la scène, centrale dans l’oeuvre, du meurtre du personnage de l’architecte. Il a pour objectif de mettre en lumière les stratégies intertextuelles à l’oeuvre dans le texte qui, en s’articulant aux tactiques éditoriales et de mise en marché du livre au moment de sa parution, ancrent Baise-moi dans le champ des productions culturelles de son époque d’une manière oblique. Dans la perspective ouverte par l’analyse, Baise-moi apparaît, sur les plans esthétique, historique, tout comme sur celui des « politiques de la littérature », dans un fonctionnement dialectique où la surexposition brutale des corps sensibles, sexués et violents ne s’oppose plus à l’entreprise intellectuelle, où la négation forte d’un attachement à l’époque est indissociable d’une inscription complexe dans l’histoire (littéraire et plus largement culturelle) où sont consommés (détruits et assimilés) les codes, les frontières et les hiérarchies d’oeuvres, de médias et de pratiques qui sont ceux d’une modernité faussement porteuse d’émancipation et dont le roman de Despentes dresse un portrait lucide et violent, où ont part simultanément la destruction et l’hommage.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".