Bibliographic record
Abstract
À une époque où les habiletés de communication font partie des compétences de base du XXIe siècle, on se rend compte que l’obsession avec le langage dans les théories littéraires des années 50 et 60 est justifiée. La communication reste le rôle principal du langage, mais le contenu de cette communication a beaucoup changé. Presque chaque romancier appartenant au mouvement du nouveau roman utilise le langage de façon très différente de celle dont nous avons l’habitude en expérimentant avec le langage, en l’étirant de tous les côtés afin de lui donner une nouvelle dimension. Il ne s’agit plus de communiquer des idées et des sentiments, mais plutôt de se pencher sur le langage lui-même, de se réinventer pour que l’écrivain puisse mettre sur papier ce qu’il ressente : des sensations, des perceptions, des soupçons.Nathalie Sarraute, par exemple, perçoit le langage dans le sens mallarméen du terme, c’est-à-dire, « essentiel », complexe et qui produit du sens. En dehors du langage elle affirme l’existence d’une substance non-verbale qu’elle appelle « l’innommé » ou le « non-nommé » et le langage sert justement de médiateur entre les sensations que l’écrivain veut exprimer et son lecteur.Avec Robbe-Grillet, Claude Simon et Michel Butor, le langage dans le roman joue un rôle important car il force le lecteur à changer sa façon de lire afin de comprendre le roman. Les jeux de mots et l’insistance sur les descriptions des objets font penser le lecteur qu’il doit absolument trouver la clé afin de comprendre l’incompréhensible.
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.008 |
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".