Bibliographic record
Abstract
À partir du constat du « paysage sensoriel » complet (Berchet) qui se manifeste dès Atala, cette contribution vise à aborder la question des synesthésies chez Chateaubriand. Le côté novateur de ses descriptions américaines tient à la saturation, sur le mode du cumul, de tous les sens concernés. Peut-on dès lors parler d’une prolifération de synesthésies, comme le voulait Remy de Gourmont ? Cette plénitude des données sensorielles descend du sensualisme du xviiie siècle, mais elle se trouve confrontée avec l’absence de perceptions et le vide (Richard). La culpabilité chrétienne d’une part et, d’autre part, la tentation nihiliste s’opposent à cet empire des sensations. Qui plus est, l’enracinement de l’auteur dans la poétique néo-classique semble exclure une écriture du mélange équivoque. Mais, de fait, la prose de Chateaubriand présente une tension constante entre l’adhésion de principe au classicisme du tournant des Lumières et une modernité pré-baudelairienne, et la levée de l’auto-censure est évidente surtout dans ses dernières œuvres (Mémoires d’outre-tombe et Vie de Rancé). L’analyse des synesthésies de Chateaubriand est en tout cas motivée par la contamination d’éléments distincts voire discordants qui marque sa production à plusieurs égards (« enchantement » lexical, style polyphonique, hybridation des genres).
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 | 0.005 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".