Les animaux pris « dans les parallélépipèdes » de notre hypermodernité
Bibliographic record
Abstract
De nos jours, les processus industriels d’élevage et de mise à mort des animaux de boucherie sont relégués vers des bâtiments anonymes, à l’abri des regards. Dans ces non-lieux aseptisés, mécanisés et invivables que sont les élevages et les abattoirs industriels, le rapport homme-animal est à jamais rompu, la vie et la mort animales ne font plus sens. La mise en récit de ces non-sens pose un défi pour la création littéraire, mais quelques écrivains français contemporains s’engagent à « rendre visible ce qui a été conçu pour être invisible» (Anne Simon, « Animal: l’élevage industriel », [s. p.]). Notre analyse, qui se concentrera sur 180 jours d’Isabelle Sorente et Comme une bête de Joy Sorman, propose d’examiner comment ces ‘non-lieux’ de l’industrie de la viande deviennent, dans l’univers littéraire, des lieux symptomatiques de maux qui affligent notre société moderne. Ces huis clos cachés, que l’on analysera comme des hétérotopies foucaldiennes, nous confrontent au malaise de notre propre humanité qu’engendre le traitement des animaux sous la contrainte capitaliste de la rentabilité. En employant le topos littéraire du regard animal, les écrivains font apparaître notre « reflet dans l’œil d’une truie » (Sorente, 180 jours, 485) ; et suscitent un questionnement des non-sens de l’industrie de la viande. Mots clés : industrie – viande - abattage - industrie - non-lieu – hétérotopie - regard animal
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 | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.052 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".