La petite fille qui aimait trop le langage. Construire son identité par l’énonciation, ou les « enfants de langage » chez Gaétan Soucy
Bibliographic record
Abstract
Cet article examine comment la narratrice du roman La petite fille qui aimait trop les allumettes s’inscrit en tant qu’enfant de langage, personnage d’enfant dont l’existence est avant tout littéraire. D’abord, par sa tendance à ne pas correspondre aux normes – notamment par son érudition sur des sujets pointus qui contraste avec sa méconnaissance d’éléments de la vie courante –, la narratrice nous convainc qu’elle est fondamentalement autre, et que son identité est fortement marquée par l’altérité ou, suivant les mots de Paul Ricoeur, l’ipséité. Puis, il nous apparaît évident que le langage employé par la narratrice du roman se met avant tout au service de la présentation d’elle-même qu’elle veut faire, c’est-à-dire que son identité est construite principalement par une énonciation si particulière qu’on la dit idiolectale. Ainsi, l’identité de la narratrice correspond davantage à comment elle dit les choses qu’à ce qu’elle dit.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 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".