Fragmentation identitaire et énonciative dans Octobre long dimanche de Guy Vaes
Bibliographic record
Abstract
Cette étude se propose de montrer comment Octobre long dimanche de Guy Vaes, roman d’une lente et extraordinaire dépossession de soi au profit d’une identité imaginaire qui permet au héros de prendre la tangente face à un réel avec lequel l’identification n’est plus possible, constitue une mise en abyme de la problématique identitaire belge telle qu’elle se donne à voir à ce moment de l’Histoire et qui s’illustre dans la voie singulière du réalisme magique à travers un plein accomplissement de la synthèse des ordres (rêve-réalité) et des genres (poésie-roman), repérable dans les structures narratives mêmes. Cette synthèse aboutit à la création d’une nouvelle réalité avec sa temporalité propre, un éternel présent, comme réponse à cette problématique identitaire. Au coeur de ce roman de la « déshistoire », c’est toute une réflexion métaphysique autour des questions fondamentales et complémentaires de l’être et du temps que l’auteur bâtit au détriment de l’illusion fictionnelle. Les contours de cette réflexion se marquent dans l’exploitation et l’articulation d’un certain nombre de procédés formels récurrents à dimension métaleptique, lesquels, en raison du dédoublement énonciatif qu’ils impliquent, permettent d’identifier une entreprise de subversion énonciative révélatrice de la présence d’une autre instance subjective, réflexive et énonciative, une autre voix issue d’un processus de fragmentation qui échappe à toute catégorisation narratologique et renvoie à une fragmentation identitaire symptomatique.
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 | 0.013 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".