Roman à clés et écriture du réel : La constellation du Lynx de Louis Hamelin et Forêt contraire d’Hélène Frédérick
Bibliographic record
Abstract
Le roman à clés a mauvaise presse. Pourtant, il a innervé, tout au long du XXe siècle, des livres fondamentaux comme À la Recherche du temps perdu de Marcel Proust ou certains romans de James Joyce et de Virginia Woolf. Plus largement, de nombreux romans contemporains ont recours à des dispositifs de « floutage » pour faire entrer le réel, et plus particulièrement les personnes réelles, dans la fiction. Ainsi l’enjeu, dans les deux romans québécois qui se voient analysés dans cet article, consiste à trouver une autre manière d’inscrire le réel dans la fiction. Les exemples de « réticences » et d’hésitations vis-à-vis du nom propre correspondent ici à des stratégies diverses d’appréhension de l’histoire ou du rapport intime entre les êtres, qui commandent certes des détours mais qui, en même temps, exigent une certaine transparence de la référence pour laisser percevoir un poids de réalité garant d’une authenticité dont les lecteurs d’aujourd’hui auraient, dit-on, une insatiable faim. Ces stratégies, on le verra, invitent à revoir les rapports entre le réel et la fiction, à remettre en cause les frontières censées les cloisonner.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".