Bibliographic record
Abstract
Tant dans les Maigret des années 1958-1970 que dans La Trilogie Fabio Montale, l’élaboration du personnage de l’enquêteur mangeant est en phase avec des enjeux sociopolitiques et l’imaginaire social qui l’entoure. Au sortir de la Deuxième Guerre mondiale, les Maigret de Simenon et les scènes prandiales qu’ils comportent entretiennent un rapport ambigu avec un gaullisme historico-épique : d’une part, ils le tiennent à distance et d’autre part, ils le confortent en approuvant le maintien de l’ordre, l’exigence de stabilité, le respect des hiérarchies et partagent avec lui maintes valeurs conservatrices. Quand l’inspecteur s’attable, il assume la fonction sociale de sauvegarder la cohérence et l’unité de la nation, en allant au bout des enquêtes comme à la fin d’une assiette. Dans les fictions de Jean-Claude Izzo, les scènes de repas contribuent à l’émergence du récit collectif de la ville de Marseille : multiculturalisme, ouverture sur le monde, hospitalité, culturalité, tolérance, harmonie écologique, universalité — capable de s’opposer à des forces très puissantes qui imposent leur propre récit idéologique — néolibéralisme, racisme, intolérance religieuse, domination des mafias –. Leur domination est si forte que l’idéal incarné par Fabio Montale ne peut triompher mais survit, parfois là où nul ne l’attendrait : par exemple dans la cuisine marseillaise.
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 | 0.009 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 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".