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Record W3118353151 · doi:10.1353/tfr.2019.0133

Les jumelles de l'oncle Sam by Hédi Bouraoui

2019· article· fr· W3118353151 on OpenAlexaboutno aff
Lydia Belatèche

Bibliographic record

Venue˜The œFrench review · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Reviewed by: Les jumelles de l'oncle Sam by Hédi Bouraoui Lydia Belatèche Bouraoui, Hédi. Les jumelles de l'oncle Sam. Vermillon, 2017. ISBN 978-1-77293-038-2. Pp. 220. Saïd Bayou est un jeune Tunisien polyglotte qui quitte son pays à la fin des années 1950 pour poursuivre des études universitaires aux États-Unis. Les tours jumelles du titre sont deux femmes américaines plus âgées, dont Saïd tombe amoureux. Mais aussi, l'image des "Tours jumelles de New York transpercées par deux avions kamikazes fondamentalistes au début du millénaire" (8) marque un point culminant dans la nostalgie de Saïd pour une Amérique qui n'existe plus. Ma partie préférée du roman se passe quand le narrateur omniscient décrit"la naissance des laboratoires de langues" qui sont"plantés aux flancs de chaque université" (12) après que"l'U.R.S.S. a lancé son Spoutnik" (11) en 1957. Saïd, en tant que francophone, trouve sa place au labo où"On enregistre les voix des Native speakers... puis on essaie d'imiter leur accent" (12). Les deux femmes américaines s'expriment à travers des lettres, des cartes postales et un journal, tandis que Saïd, devenu éditeur et traducteur après avoir été enseignant, remplace le narrateur omniscient pour écrire à la première personne à la fin du roman. De même que l'auteur qui l'a créé, Saïd choisit enfin de vivre au Canada, échangeant "l'American Way of life du fameux Melting Pot" pour la "Mosaïque canadienne" (159). Ce que j'admire le plus chez Bouraoui, c'est son enthousiasme pour la compétence interculturelle. Il ne cesse de s'exclamer face aux stéréotypes canadiens ou américains qu'il confirme: le Canada est loué pour "sa saveur de sirop d'érable et le chant du Geai bleu!" (164), tandis que l'Amérique est critiquée pour son "Grotesque gigantisme qui semble ne bafouer personne!" (14). Les stéréotypes religieux sont incarnés par les deux "jumelles". Peggy Windley, qui rêve d'écrire un roman, est une presbytérienne mariée avec deux enfants. Joan Madren est une bonne soeur catholique nommée Marie-Madeleine qui rejette sa vie religieuse dans un chapitre intitulé"La défroquée raconte". Le dialogue tient une très petite place dans ce roman. Par contre, la lectrice peut se réjouir des allusions aux grands auteurs. Camus et Sartre inspirent des pensées sur l'existentialisme et l'absurde, George Sand et Simone de Beauvoir sur le féminisme. Même si Peggy déclare que "les Américains, plus que les autres, n'ont pas beaucoup de temps pour lire" (61), elle partage avec son fils Robby des livres de Fitzgerald, Steinbeck et Salinger. Des réflexions judicieuses nourrissent aussi le fil narratif: "La poésie est née en Égypte, elle vit en Tunisie et meurt au Maroc" (63); "Plus on vieillit, mieux on voit les êtres et les choses. Est-ce cela la Sagesse?" (104). Ce sont les phrases dédiées à l'amitié qui résonnent particulièrement. Tout d'abord, l'amitié liée à une universalité chère à Bouraoui dans ses romans: "L'héritage universel se propage galet dans les eaux claires de l'amitié" (161). Ensuite, l'amitié liée à une écriture qui capture tous nos moments précieux: "Écrire, c'est télescoper le temps, récupérer le passé, le présent et l'avenir!" (199). Bouraoui nous livre un moyen de vivre. [End Page 225] Lydia Belatèche University of Minnesota Copyright © 2019 American Association of Teachers of French

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)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.131
Threshold uncertainty score0.439

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0030.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.1310.058

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 head0.123
GPT teacher head0.409
Teacher spread0.286 · 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 designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

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Published2019
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