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Record W2912927971 · doi:10.29173/af29374

Une poétique des espaces : lecture écocritique des géographies et langages hybrides dans Verre Cassé

2019· article· fr· W2912927971 on OpenAlexvenueno aff
Nathan Germain

Bibliographic record

VenueALTERNATIVE FRANCOPHONE · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le roman Verre Cassé d’Alain Mabanckou présente une nouvelle réalité de l’Afrique. A travers les écrits du personnage éponyme, le lecteur entre dans la vie quotidienne d'un quartier pauvre à Pointe-Noire, au Congo. Le livre est un effort de donner une voix à cet espace normalement muet ; dans un langage qui est toujours à mi-chemin entre le français littéraire et le français populaire, Verre Cassé représente une manière de tenir compte de plusieurs espaces, tant global que local. Cet article se propose d’analyser le rôle que joue le langage dans cette ouverture aux complexités du monde et dans la mise en relation de plusieurs espaces géographiques. Verre Cassé semble nous donner un moyen d’existence « entre-deux » : entre le français littéraire et populaire, entre une prise de conscience locale et un engagement plus global. Cet article se propose donc d’examiner le rapport entre l’espace local (dans le quartier Trois-Cents) et l’espace global (le Congo, la France, ou le monde en général) dans Verre Cassé. Dans quelle mesure peut-on dire que le langage permet un enracinement et une ouverture en même temps? À partir de quelques notions géographiques de base, cet article analyse le roman de Mabanckou comme une poétique des espaces. Enfin, en examinant les théories de Glissant (Relation, Tout-monde, mondialité), l’étude explore la vision originale de l’espace que propose Mabanckou tout en démontrant la pertinence des approches écocritiques portant sur des littératures francophones.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.507
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.003
Science and technology studies0.0010.006
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.277
Teacher spread0.254 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
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