Dystopie et séries young adult : former l’imaginaire politique des adolescent·e·s
Bibliographic record
Abstract
La littérature de science-fiction se pose la question des systèmes politiques, les plaçant au cœur de ses intrigues. Des ouvrages ou séries dystopiques young adult très populaires en font le nœud central de leur narration. Cette large réception les propulse au rang d’artéfacts culturels pour toute une génération, participant plus ou moins consciemment à la construction de son imaginaire politique. Cette habitude des jeunes protagonistes de se confronter à des systèmes de pouvoir, politiques et sociétaux, de les questionner et de les aborder dans une perspective du changement possible permet-elle d’introduire une éducation au politique auprès des jeunes lecteur·rice·s ? Dans cet article, nous cherchons à explorer, par l’entremise d’un réseau d’œuvres littéraires, les liens entre éveil au politique et représentations du pouvoir dans un corpus de science-fiction. Notre étude se concentre sur quatre séries adolescentes : Divergente de Veronica Roth, La Passe-Miroir de Christelle Dabos, La Faucheuse de Neal Shusterman et Cogito de Victor Dixen. Elle nous permettra d’établir des pistes pour aborder la littérature young adult dans le but d’aider les adolescent·e·s à développer un esprit critique sur divers enjeux politiques et sociaux présents dans leur quotidien.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| 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".