Le verso de la p(l)age de Camus: intertextualité militante dans « Meursault, contre-enquête »
Bibliographic record
Abstract
Cet article s'intéresse à la spécificité de l’affrontement intertextuel qu’entretient « Meursault, contre-enquête » de Kamel Daoud avec « L’Étranger » d’Albert Camus. En fournissant « l’autre côté » de l’histoire et en élucidant la partie de celle-ci que L’Étranger a laissée dans l’ombre, la contre- enquête de Daoud décompose et recompose l’œuvre de Camus. Ce faisant, Daoud déstabilise la position du lecteur qui ne parvient jamais à une solution cohérente sinon définitive du crime, contrairement à ce que propose d’ordinaire au lecteur le roman policier à énigme. De plus, depuis sa position doublement marginale (celle d’un auteur francophone algérien qui adopte les codes du roman policier afin de reprendre un chef-d’œuvre), Daoud dénude les aspects métatextuels de la création littéraire en général, et par extension éclaire les mécanismes à l’œuvre chez Camus. Il parvient ainsi à subvertir les hiérarchies et à désacraliser l’œuvre canonique. Nous allons montrer que, dans ce combat intertextuel, l’écriture et le crime ne font qu’un : le corps du texte est comparé au corps-cadavre, le meurtre incite à la création littéraire et les mots « écrivain » et « tueur » deviennent synonymes.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".