La cécité dans les Mémoires d’aveugle de Derrida
Bibliographic record
Abstract
En 1989, Derrida est sollicité par le Musée du Louvre pour réaliser une exposition sur le thème de son choix et en écrire le commentaire. C’est alors qu’il découvre qu’il ne peut cligner de son œil gauche, ce qui s’avère être le symptôme d’une maladie d’origine virale. Le sujet s’impose à lui — les dessins d’aveugles, lesquels vont soutenir son questionnement : la cécité serait-elle au fondement de la vue ? L’ouvrage Mémoires d’aveugle. L’autoportrait et autres ruines (Derrida, 1990) reproduit le texte qu’il écrivit pour l’occasion, ainsi qu’une sélection des œuvres exposées. Du point de vue des études sur le handicap, nous nous interrogeons, dans cet article, à notre tour : lorsque l’on soutient, comme Derrida, que l’« aveuglement » est la condition de possibilité du dessin, et plus largement de la visibilité, que dit-on de la cécité ? Refuse-t-on son assignation comme déficience, fait-on d’elle un handicap tel que le conçoivent les Disability Studies, à savoir un empêchement socialement élaboré ? Cet article montre d’abord que Derrida, dans son ouvrage, révèle que la cécité, dans les traditions juive, chrétienne et philosophique, oscille entre excès et défaut de savoir. Puis, il souligne la façon dont le philosophe déconstruit cette représentation au profit d’une conception de l’« aveuglement » comme une puissance dont les aveugles, qui selon lui sont des êtres passifs, demeurent privés.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".