Bibliographic record
Abstract
Nelly Arcan, sous son vrai nom d’Isabelle Fortier, a rédigé un mémoire de maîtrise en études littéraires d’orientation psychanalytique (2003). À l’exception de quelques mentions ici et là au sein de textes savants, aucune étude n’a jusqu’à maintenant analysé l’oeuvre littéraire de Nelly Arcan à partir de la réflexion théorique qui se déploie dans ce mémoire intitulé « Le poids des mots ou la matérialité du langage dans Les mémoires d’un névropathe de Daniel Paul Schreber ». Or, les ponts sont nombreux. Le délire de Schreber, consigné dans ses mémoires, est conçu par Fortier comme une tentative « d’empêcher la collusion définitive » vers laquelle l’homme se sent aspiré, une tentative d’« implanter un ordre signifiant pouvant soutenir le sujet » (2003, 21). Ce délire, qui apparaît ainsi comme un moyen de défense contre la psychose, est étudié par elle au plus près de son langage. Si le discours de Schreber n’a pas de visée poétique, il en va tout autrement de l’écriture d’Arcan dans Putain qui, si elle avance à un rythme qui rappelle la parole délirante, n’en est pas moins une riche construction poétique dont on peut analyser les ressorts. Cet article apporte un éclairage inédit sur le roman Putain de Nelly Arcan en dévoilant les liens poétiques étroits qu’il entretient avec le délire de Schreber.
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 | 0.002 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.005 |
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".