Onde está a culpa? (Où est la faille?) HUSTON, Nancy. Lèvres de pierre. Arles: Actes Sud, 2018. Nubia Hanciau (FURG)
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
A partir de uma série de semelhanças, Lèvres de pierre de Nancy Huston vai nos mostrar quais são os pontos de convergência entre uma mulher de letras canadense e um certo Saloth Sâr, menino discreto cambojano criado no campo, que por muito tempo faz xixi na cama, ridicularizado por seus irmãos, tornou-se o ditador Pol Pot, conhecido por ter massacrado perto de um milhão de seus concidadãos, responsável pelo maior genocídio do século XX. Em Lèvres de pierre a romancista retraça a trajetória desse “Homem Noite” e as etapas cicatriciais que fabricarão um monstro, ao mesmo tempo que tece o paralelismo entre Dorrit, seu duplo, sua infância e juventude, primeiro em Calgary, depois nos EUA, passando por Paris. Dois seres com contornos frágeis devorados primeiro pelo medo, depois pela raiva.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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 it