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Record W2963076236 · doi:10.7202/1062173ar

Réflexions sur la rencontre de la recherche scientifique et de la fiction dans le contexte de la violence génocidaire. Autour du roman « Un Silence de pierre et de cendre » de Muriel Paradelle

2019· article· fr· W2963076236 on OpenAlexaffvenue
Muriel Paradelle

Bibliographic record

VenueRevue générale de droit · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicHistorical and Scientific Studies
Canadian institutionsUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Pourquoi vouloir parler de sa recherche et, surtout, avoir le désir de la transmettre à travers un roman, et, qui plus est, un roman policier ? Quels ont été les défis rencontrés tant au niveau de la recherche que de la narration fictionnelle, et, en contrepartie, quels ont été les apports de cette écriture autre ? Telles sont les interrogations auxquelles cet essai entend répondre, qui s’intéresse à la rencontre de la recherche scientifique — ici, en droit et sociologie du droit — avec la littérature de fiction, lorsque ces deux discours sont, en outre, aux prises avec un objet de recherche dérangeant de par sa nature, son ampleur et sa gravité, à savoir l’extrême de la violence génocidaire. L’apport du présent article à la réflexion réside essentiellement dans l’approche « de l’intérieur » de la problématique, puisque l’auteure s’est elle-même lancée dans cette aventure d’écriture à travers un roman, en grande partie nourri par ses propres recherches, paru sous le titre Un Silence de pierre et de cendre . Ce faisant, cet essai s’inscrit dans le champ en plein développement des études interdisciplinaires mêlant le domaine des lettres à la sociologie, à l’histoire, au droit…, et qui positionne la littérature au coeur de la circulation des idées.

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)0.015
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.193
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0150.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.035
GPT teacher head0.296
Teacher spread0.262 · 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 designObservational
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

Citations1
Published2019
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