Construction du personnage exilique et métaphore de l’errance dans quelques récits de la migrance : utopies de l’itinérance et de la sédentarité
Bibliographic record
Abstract
À la lumière de quelques récits dévolus à l’immigration, cette réflexion établit que, chez Tahar Ben Jelloun, Fawzia Zouari et Fatou Diome, la construction du personnage exilique contribue à la manifestation du sens de l’errance à travers l’itinérance et la sédentarité des différents protagonistes mis en mobilité dans l’espace narratif. Cette construction induit l’idée que l’errance du personnage exilique est plus solidaire aux conditions de départ qu’aux conditions d’accueil dans le pays de refuge. À travers leurs différents parcours, ces personnages vulnérables donnent le ton d’une reconstruction identitaire et statutaire en capitalisant leurs rapports à l’altérité pour réussir leur intégration. L’exil est donc manifeste, voire envahissant, puisqu’il ravage les personnages aussi bien sur le plan physique que psychologique. Leurs différents témoignages de parcours saturent le récit, structurent les mémoires et les identités et rendent compte des prétentions de sédentarité qui traverse tout exilé au terme d’une itinérance plus ou moins douloureuse.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".