Pinocchio migrant et postcolonial : parcours de subjectivation entre Europe centrale, Italie, et Afrique
Bibliographic record
Abstract
L’article porte sur deux récentes adaptations des Aventures de Pinocchio du célèbre écrivain italien Carlo Collodi : le roman Occhio a Pinocchio (2006) de Jarmila Očkayová, auteure italophone d’origine slovaque, et la pièce Pinocchio nero (2005), dirigée par Marco Baliani et interprétée par un groupe d’enfants des rues de Nairobi. Nous nous proposons de démontrer que ces deux auteurs, malgré les différences indéniables entre leurs œuvres (lieu de production et de réception, destinataire et genre littéraire), partagent la même stratégie postcoloniale à l’égard du « texte source » : ils s’approprient une œuvre du canon littéraire occidental en la transformant en une allégorie des procès de subjectivation/assujettissement des marginaux, qu’il s’agisse des (écrivains) immigrés en Italie ou des garçons de rue des bidonvilles kenyans. Notre approche des adaptations souhaite valoriser l’effet rétroactif que celles-ci peuvent avoir sur le texte de départ, notamment la capacité de dégager ou mettre en relief des significations négligées ou restées en marge des lectures précédentes du texte adapté. Nous aboutirons ainsi à une nouvelle interprétation du chef-d’œuvre de Collodi.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".