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Record W3182243032 · doi:10.4000/peme.36603

En marge de l’histoire : les fictions médiévales et Gérard Genette

2021· article· fr· W3182243032 on OpenAlexaff
Isabelle Delage-Béland

Bibliographic record

VenuePerspectives médiévales · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicMedieval European Literature and History
Canadian institutionsUniversity of British Columbia
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article propose une réflexion méthodologique qui fait dialoguer certains aspects de la pensée de Gérard Genette (la fictionalité, la littérarité, le paratexte, la distinction entre les poétiques fermées et ouvertes) dans Fiction et Diction (1991), Seuils (1987) et « Vraisemblance et motivation » (1969) avec la littérature médiévale de langue française, en examinant plus précisément le problème du développement d’une poétique fictionnelle pour les fabliaux, récits brefs composés de la fin du xiie au début du xive siècle. Il vise à fournir des éléments de réponse aux deux questions suivantes : que peut faire Genette pour les fabliaux et en quoi la participation de la littérature médiévale aux entreprises critiques et théoriques modernes est-elle pertinente ? Nous favorisons le croisement des poétiques fermées et ouvertes décrites par Genette pour recourir à une méthode qui préserve l’altérité des fictions médiévales que sont les fabliaux et qui ouvre des voies à l’interprétation de ces textes que les chercheurs ont longtemps voulu laisser du côté du documentaire. Ainsi la littérature médiévale apparaît moins comme un écran sur lequel projeter des théories modernes qu’une véritable interlocutrice dans les discussions – toujours actuelles – sur la fiction.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.837
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.247
Teacher spread0.227 · 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 teacher head, not a consensus.

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
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