L'islamisme, le temps et la femme dans Je viens d'ailleurs de Chahdortt Djavann
Bibliographic record
Abstract
Chahdortt Djavann est une écrivaine franco-iranienne de langue française installée en France depuis 1993. Ayant passé sa jeunesse en Iran et ayant vécu la Révolution iranienne, elle écrit son premier roman, Je viens d’ailleurs (2002), en français, une langue qu’elle ne connaissait pas à son arrivée en France. Dans ce roman autobiographique, Djavann raconte son retour en Iran des années après avoir quitté le pays. A la recherche de l’Iran de son adolescence, Djavann se heurte à la réalité brutale d’un pays qui a rompu avec son passé. Un pays qui écrit désormais une nouvelle page de son Histoire, une page de laquelle le passé de l’écrivaine, son militantisme, ses amitiés et ses bons souvenirs sont effacés. Dans cet article, il sera question de montrer comment l’écrivaine livre dans son premier roman un point de vue franc et acéré sur la société iranienne postrévolutionnaire. Nous proposons ainsi d’étudier comment la société iranienne régie par l’islamisme est écrite et représentée dans le roman de Djavann. Dans Je viens d’ailleurs, le persan est écrit en français et la société iranienne postrévolutionnaire est décrite au prisme de la francophonie. Héritière du lyrisme persan et hôte de la culture francophone, Chahdortt Djavann illustre le mariage parfait entre deux cultures littéraires à la poétique exacerbée.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".