Mémoires d’outre tabou : formes et enjeux de l’outrance dans Tonton ! Rends moi ma virginité… de Nassur Attoumani
Bibliographic record
Abstract
Tonton ! Rends- moi ma virginité… (2015), le dernier roman de l’écrivain mahorais Nassur Attoumani, pointe une double horreur : l’inceste et la pédophilie. Une femme anonyme de Mayotte y raconte son calvaire d’enfant quand elle habitait à la Réunion à la fin des années 1990, chez son oncle imam, un faux dévot. Attoumani n’est certes pas le premier à fictionnaliser l’inceste afin de dénoncer les silences qui protègent ce tabou à Mayotte. Alain Kamal Martial dans sa pièce Papa m’a suicideR et David Jaomanoro dans sa nouvelle Tamou avaient déjà ouvert la voie en 2006. Mais la singularité de Nassur Attoumani est d’écrire un roman à la première personne qui déborde le lecteur sur plusieurs plans, au point de créer chez lui un malaise, plus ou moins nauséeux, dont il faut analyser les sources révulsantes mais aussi interroger l’efficacité romanesque. À vouloir trop bien dénoncer les tabous familiaux et rétablir dans leur dignité les victimes de la pédophilie incestueuse, le romancier n’en aurait-il pas trop fait dans la fictionnalisation de l’enfance violée ? Pour répondre à la question, on analysera les nombreuses outrances (de composition, de représentation, de situation et de style) dont regorge le roman avant d’en mesurer les effets sur les lecteurs à l’aune des intentions de l’auteur.
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 | 0.002 | 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 | 0.016 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".