Bibliographic record
Abstract
« Je tape très vite, très mal, avec beaucoup de fautes », confesse Jacques Derrida dans une entrevue tardive. Suivant cette idée, cet article propose que l’erreur typographique — habituellement perçue comme un simple « accident » devant être corrigé ou normalisé — puisse en fait être comprise comme le site opérant de lectures et de réflexions déconstructives. En analysant le manuscrit dactylographié du séminaire « Le fantôme de l’autre » (1984-1985) à partir duquel sont dérivés les textes Geschlecht II et Geschlecht III et en m’appuyant sur la suggestion provocatrice de Nietzsche selon laquelle la machine à écrire « collabore » en quelque sorte à la réflexion, j’examine l’omniprésence des fautes de frappe chez Derrida et son rapport particulier à la machine à écrire. Je me concentre plus précisément sur les lectures de Heidegger dans ce séminaire afin de situer la pensée derridienne de la frappe (du Schlag), c’est-à-dire du coup, de la marque, de l’empreinte, au coeur de tous les « types » (une autre des nombreuses significations du mot allemand « Geschlecht »). J’affirme ainsi que la faute de frappe dans ce séminaire doit être considérée comme une condition de possibilité de tout type et qu’elle révèle une différence significative entre Derrida et Heidegger.
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 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| 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 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".