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Record W4385681273 · doi:10.1093/fs/knad143

<i>Un archipel: fiction, récits, essais</i> . Par Maylis de Kerangal <i>Un archipel: fiction, récits, essais</i> . Par de KerangalMaylis. (Prix de la revue <i>Études françaises</i> .) Montréal: Les Presses de l’Université de Montréal, 2022. 254 pp.

2023· article· fr· W4385681273 on OpenAlexaffabout
Robert Dion

Bibliographic record

VenueFrench Studies · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsArtHumanitiesHistory

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce livre récent de Maylis de Kerangal est constitué d’une fiction inédite de près de ­quarante pages intitulée ‘Rouge’, et de textes publiés ici et là au fil des années puis regroupés dans quatre sections où ils trouvent une cohérence nouvelle, l’ensemble composant une forme disparate mais tenue par un faisceau de correspondances qui font émerger, entre les diverses ‘îles’ où aborde le lecteur, une unité archipélique qui est celle d’une langue, d’une pensée, d’une certaine idée de la littérature. ‘Rouge’ évoque le monde des courses de chevaux du point de vue d’une étudiante engagée comme hôtesse à l’hippodrome de Longchamp. Le récit est l’occasion de mettre en relief les codes sociaux de ce milieu où parieurs et propriétaires de chevaux se croisent sans se mêler. À travers le regard de la narratrice un peu perdue, ressort l’étrangeté de la passion des courses, mais aussi celle des règles non écrites du métier d’hôtesse et de l’étiquette qui préside aux rapports entre les possédants et ceux ou celles qui sont à leur service. La section suivante, ‘La Possibilité de la littérature’, s’enchaîne logiquement à ‘Rouge’, puisque c’est là où la poétique de l’écrivaine s’énonce de la manière la plus directe. Écrits en marge de ses romans, ces textes explorent les circonstances qui font naître le désir d’écrire, les obsessions qui le nourrissent, les exigences inhérentes à la passion du présent, les aléas de la recherche du mot et de la description justes. La section ‘Strates et paysages’ parcourt les couches textuelles et temporelles qui sous-tendent tant les lieux romanesques que ceux de la biographie de l’auteure: Lascaux; Le Havre, sa ville d’origine; Omaha Beach non loin de là; Hébron, où elle a réalisé un reportage. Placée sous le signe des ‘Voix’, la partie qui suit apparaît comme un accompagnement à Canoës (Paris: Verticales, 2021), recueil de récits lui aussi livré à la fascination de la parole proférée. Qu’il s’agisse de la voix fragile de Marilyn Monroe ou de la sienne propre, rendue méconnaissable par les ondes radio, Kerangal cherche à saisir la profonde humanité de cet attribut qui, en certaines circonstances, nous ramène pourtant à notre animalité. Enfin, dans une dernière section, intitulée ‘Corps conducteurs’, elle rassemble quelques lectures d’écrivains à ses yeux fondamentaux, dont la presque oubliée romancière Hélène Bessette. Il y est également question de Jean Echenoz, de Claude Simon et de la ‘confiance dans la forme’ nécessaire à sa lecture (p. 210), d’Ibsen et de sa capacité à inventer des personnages féminins, et d’Hugo, en qui l’auteure retrouve sa fascination de jeune lectrice pour les enfants ‘magnifiques et subversifs’ (p. 221). Cet ouvrage permet de constater à quel point l’œuvre de Kerangal est portée par une réflexion profonde sur la littérature, ses pouvoirs et son devenir. On y saisit jusqu’où le travail formel, si apparent dans l’ensemble de sa production, répond à un engagement esthétique et politique: se déprendre des représentations figées pour produire une authentique initiation au monde, en particulier au monde du travail, constitué d’‘autant de microcosmes sociaux où prennent corps la domination, l’affirmation de soi, l’aliénation ou l’affranchissement’ (p. 89).

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.157
Threshold uncertainty score0.343

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0030.006
Science and technology studies0.0030.004
Scholarly communication0.0070.005
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.1020.032

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.204
Teacher spread0.193 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

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Citations0
Published2023
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