Construction d'un paysage linguistique dans les réécritures de thèmes populaires chez trois peintres de la Bretagne
Bibliographic record
Abstract
Jeanne Malivel, Max Jacob et Albert Clouard ont tous trois peint et écrit, et ont puisé leur inspiration, pour l’une ou l’autre de ces pratiques, dans des thèmes populaires bretons. Jeanne Malivel en Haute-Bretagne ; Max Jacob et Albert Clouard en Basse Bretagne. Les réécritures de thèmes populaires entretiennent un lien étroit avec la langue dans laquelle ils ont été collectés – le gallo ou le breton – et laissent des traces dans les textes de ces artistes. Le paysage linguistique peut alors désigner dans ces textes, le décor diégétique construit notamment par les références au paysage dans une ou plusieurs langues ; mais également la coexistence au sein d'un texte d'un lexique et d'une syntaxe issus de langues différentes, créant un énoncé plurilingue. L’étude de ce paysage linguistique permet de mettre en évidence les principes de réécriture qui président à la création de ces textes : partant de thèmes populaires puisés dans des ouvrages, ou collectés, les trois auteurs modifient le texte originel aussi bien dans sa diégèse – par ajout, par collage – que dans son lexique – par traduction ou enrichissement. Ce paysage linguistique qui se dessine constitue un espace signifiant témoignant autant des enjeux scientifiques qui s’inscrivent en filigrane de ces réécritures que du rapport de trois auteurs à la langue d’origine de ces textes, reproduisant ainsi le paysage sociolinguistique dans lequel ils évoluent. La confrontation à cette altérité linguistique dans ces textes permet en définitive de renouveler un langage poétique, ou de nourrir leurs œuvres graphiques. Mais cette utilisation poétique de la langue originelle révèle également la disparition de celle-ci dans l’enfance, qu’ils tentent en vain de reconquérir par la création.
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 | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".