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Record W3027474894 · doi:10.29173/cf559

Dialogisme dans les "Lettres chinoises" (1739-1740) du marquis d’Argens

2020· article· fr· W3027474894 on OpenAlexaffvenue
Miao Li

Bibliographic record

VenueConvergences francophones · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicLinguistics and Discourse Analysis
Canadian institutionsUniversity of Calgary
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Benveniste (91) distingue le dialogue et la citation comme formes spécifiques de la communication humaine, ce qui permet à celle-ci de se constituer en langage. On remarque que le dialogue et la citation sous-tendent l’existence d’une autre personne, ce qui signifie que le langage lui-même implique l’altérité. Quant à Bakhtine, il insiste sur le caractère inéluctablement polyphonique, dialogique, de tout discours: « tout énoncé, depuis la réplique d’un dialogue jusqu’au traité scientifique comporte un commencement absolu et une fin absolue marqués par la prise de parole de l’autre » (Amorim 83). Toute œuvre, à l’étape initiale et à l’étape de l’achèvement, tient compte du « type du destinataire » et de « la spécificité du rapport du locuteur à l’autre » (86). En effet, dans le roman épistolaire, les échanges entre destinateurs et destinataires sont des instances linguistiques communicatives qui confrontent directement le Moi et l’Autre. Qui plus est, le paratexte s’impose comme une autre forme de dialogue entre l’auteur et le lecteur pour mieux présenter cet Autre. À travers l’étude de diverses formes de dialogisme présentées dans les Lettres chinoises du marquis d’Argens, notre article vise à mettre en évidence les facteurs réunis pour que les personnages chinois et le savoir sur la Chine participent à la réévaluation des valeurs et de la réalité françaises du siècle des Lumières.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.070
Threshold uncertainty score0.138

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0080.009
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0000.002
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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.

Opus teacher head0.033
GPT teacher head0.234
Teacher spread0.201 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2020
Admission routes2
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