L’atmosphère de mystère dans le conte « Le pont » de Jacques Ferron
Bibliographic record
Abstract
La notion de mystère implique une forme d’expression dont le noyau commun s’organise autour des nuances sémantiques du secret, de l’énigme, de l’ombre, de la dissimulation, du silence, de l’incertitude et de l’inconnu. Le mystère intègre donc l’horizon de l’inconnaissable et de l’insondable, mais aussi une représentation affective qui, par son caractère inattendu, menaçant, étrange, irréel ou fantastique, crée une atmosphère énigmatique. Ce sont précisément les modes de fonctionnement des dispositions affectives, fondatrices d’une « atmosphère pathémique » de mystère, que je propose d’étudier dans cet article. En ce sens, j’entends mener ici une réflexion qui mettra en évidence les effets de sens passionnels très particuliers responsables d’une « ambiance » énigmatique, d’une « senteur » obscure, d’un « parfum » incertain qui peuvent émaner d’un texte. Dans ce contexte, il me semble nécessaire de rattacher l’émergence d’une atmosphère de mystère à un mouvement affectif, à une structure émotionnelle inextricablement liée au sujet sentant et percevant. Afin d’observer la dynamique des dispositifs pathémiques qui caractérisent la sphère affective du mystère, j’examinerai le conte « Le Pont » de Jacques Ferron.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".