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Record W4388727173 · doi:10.4000/rief.10943

Marie Darrieussecq et le roman de formation au féminin : La Mer à l'envers

2023· article· fr· W4388727173 on OpenAlexaff
Maria Chiara Gnocchi

Bibliographic record

VenueRevue italienne d’études françaises · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Canadian institutionsHistorical Studies in Education
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’hypothèse formulée dans cet article est que l’on puisse lire La Mer à l’envers (2019) de Marie Darrieussecq comme un Bildungsroman dans lequel la romancière joue avec les topoï du genre. Deux parcours sont esquissés dans ce texte, qui pourraient faire l’objet d’un roman de formation : celui de Younès, jeune Nigérien sans papiers qui affronte une série de péripéties pour atteindre l’Angleterre, et celui de Rose, la protagoniste, dont la rencontre se révèle décisive pour réaliser le rêve de Younès. Alors qu’elle avait très peu d’ambitions au départ, Rose évolue dans son rapport avec sa famille, dans son travail, mais surtout elle prend conscience du rôle que chacun peut avoir au niveau global. L’originalité de Darrieussecq est de dessiner ces deux trajectoires, dont l’une pourrait être très typique et l’autre décidément atypique (femme, quarantenaire, avec un travail et une famille, Rose n’a rien du personnage traditionnel des Bildungsromane), et de privilégier finalement le parcours de formation d’une mère « à l’envers » enfin libérée du cadre intime qui a longtemps été destiné aux femmes.

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)0.002
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: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.027
Threshold uncertainty score0.055

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0070.013
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0000.003
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.097
GPT teacher head0.354
Teacher spread0.257 · 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".

Quick stats

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Published2023
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