Bibliographic record
Abstract
De quelle(s) langue(s) naît-on, et comment ? Il y a la langue-Mère, celle qui arrive comme un don, puis la seconde langue, celle dont on s’éprend et qui bouleverse les affects et les souvenirs. Chez Hélène Cixous, et plus particulièrement dans Une autobiographie allemande et Gare d’Osnabrück à Jérusalem, les langues apprises et rêvées se superposent dans l’écriture autobiographique : Allemagne et Algérie se fondent, la ville d’Oran ressurgit dans celle d’Osnabrück (ou Jérusalem), les syllabes de l’allemand, de l’anglais et du français miroitent et se réfléchissent dans la parole. La question de l’appartenance, pour l’écrivaine, ne relève jamais de l’ordre du territoire fixe, mais creuse plutôt les fluidités temporelles et l’hybridité mémorielle. Cet article propose une analyse des « zones-frontières » du récit de soi cixousien à travers l’image de la torsade, qui se trouve au fondement même de la pratique d’écriture autobiographique de l’écrivaine. Par le chemin de « l’inventer vrai » où se côtoient jeux temporels et non-savoirs, Cixous entreprend une traversée identitaire et qui interroge la figure de la langue-Mère, de la mort en revenance, ainsi que l’idée de « vérité vécue » prise comme voyage fantasmé. Cet essai se consacre aux modalités de l’écriture de Cixous, écriture capable de s’infiltrer subrepticement dans les lézardes et les fissures d’une mémoire personnelle dont il faut textuellement lier et délier, tresser et détresser les fils afin de saisir toute sa complexité.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 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".