Bibliographic record
Abstract
Il est déjà demain est un récit factuel, qui, combinant des aspects autobiographiques et une approche mémorialiste, présente des enjeux génériques subtils. Cet article propose d’analyser la coexistence des deux discours qui caractérisent cet ouvrage, celui de la formation de soi et celui du témoignage politique. Or, ces deux types de discours nuancés sont soumis à des conditions imposées par la double vie lopésienne, à la fois littéraire et politique. Le présent article illustre le fait qu’Il est déjà demain prolonge le projet romanesque lopésien relatif à la construction posturale du métis, tout en tenant compte des conditions politiques et métalittéraires auxquelles l’auteur a dû être assujetti lors de l’écriture de ce récit. Bo-hyun Kim est titulaire d’une licence ès lettres (université de Corée, département de langue et de littérature françaises), ainsi que d’un master dans lequel elle étudie la focalisation de Nedjma de Kateb Yacine. Elle est également l’auteure d’une thèse de doctorat écrite sous la direction de Monsieur Anthony Mangeon (université de Strasbourg) et consacrée aux postures littéraires chez Linda Lê et Henri Lopes. Elle va à présent poursuivre, dans le prolongement de sa recherche doctorale, son travail sur le rapport qui existe entre l’écrivain, le texte et la société, en enseignant en 2020-2021 à l’université de Corée, à Séoul.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".