Bibliographic record
Abstract
Dans cet article je propose d’analyser la quête du bonheur dans Sérotonine, le dernier livre de Michel Houellebecq. Mais dans un premier temps, il sera nécessaire d’explorer les aspects du bonheur tels qu’ils apparaissent dans ses romans précédents. Lecteur boulimique et érudit, Houellebecq convoque dans son œuvre un grand nombre d’auteurs, qu’il cite plus ou moins littéralement. On découvre que deux d’entre eux, à savoir Auguste Comte, le père du positivisme, et Schopenhauer, le maître spirituel de Houellebecq, sont probablement les influences majeures de la conception du bonheur dans l’œuvre. Apparemment ces deux philosophes n’ont rien en commun, toutefois, il est possible de repérer certains points similaires concernant l’idée du bonheur exprimée dans les romans de Houellebecq. Dans son dernier livre Sérotonine, l’intérêt porté au bonheur se précise encore plus, or cette fois, il n’est plus question de philosophie : le titre, scientifique surgit sous la forme d’une hormone : un neurotransmetteur à l'origine de notre humeur, utilisée dans les antidépresseurs pour une meilleure santé mentale. Est-ce à dire que Houellebecq a levé les bras ? Ou bien est-ce au contraire une nouvelle tentative de résistance ? Nous tenterons dans cet article de répondre à la question et voir si la quête du bonheur persiste dans son dernier roman. Mots clé : quête du bonheur, ère du vide, société, individu, puissances techniciennes, forces intérieures
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".