« D’ailleurs, bien des femmes ont écrit avant moi1 » : le cas de Laure Conan, à la fois pionnière et héritière
Bibliographic record
Abstract
L’autrice examine l’héritage littéraire convoqué dans le roman Angéline de Montbrun à travers le prisme des études sur l’œuvre de Charlotte Brontë. Cette perspective lui permet de reconsidérer l’étiquette de pionnière attribuée à Laure Conan en raffinant encore le système de référence et en isolant des éléments véritablement structurants de cet héritage pour ainsi relever des enjeux particuliers à la pratique de l’écriture des femmes. La critique conanienne s’est beaucoup intéressée à l’intertextualité d’Angéline de Montbrun, mais l’héritage anglais n’a pas encore été examiné en détail. L’utilisation des études brontiennes permet, entre autres, de relever le potentiel métadiscursif de certains éléments du récit à l’égard des conditions d’écriture des femmes, notamment par des structures et des stratégies narratives issues du gothique de Barbe bleue (Bluebeard Gothic). Ce concept montre comment, dans des œuvres écrites par des femmes au xixe siècle, des éléments gothiques sont couplés à des références au conte de Charles Perrault et permet d’ouvrir la question du legs dans l’œuvre de Laure Conan.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".