Partir, c’est revivre un peu : l’expérience de l’exil dans Là-bas, tout au fond du dessin, Moi, Dieu Merci, qui vis ici et Avec trois brins de laine (on refait le monde)
Bibliographic record
Abstract
Les enjeux liés à l’immigration et au déplacement des réfugiés sont évoqués depuis plusieurs années en littérature pour la jeunesse. Le contexte géopolitique mondial et son retentissement, notamment en Europe en raison d’un afflux sans précédent de personnes déplacées, invite à s’intéresser à la manière dont les albums destinés aux enfants abordent ces délicates questions. Le corpus à l’étude est composé de trois œuvres qui traitent de l’exil et de ses conséquences : Là-bas, tout au fond du dessin, Moi, Dieu Merci, qui vis ici et Avec trois brins de laine (on refait le monde). Mon analyse rend d’abord compte des difficultés éprouvées par des personnages migrants contraints de s’adapter à un nouvel environnement, puis des ressources qu’ils déploient pour surmonter ces difficultés. Je montre, ensuite, comment, en réinventant leur vie, les exilés contribuent à changer positivement celle de leur entourage dans le pays d’accueil. Je conclus ma réflexion en examinant les moyens mis en œuvre dans les trois albums afin d’amener les lecteurs à se sentir interpellés par l’expérience des personnages exilés.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
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".