Entre peinture et musique : la répétition chez Clarice Lispector
Bibliographic record
Abstract
Résumé Étant donné que l’œuvre de l’écrivaine Clarice Lispector est composée par des fragments de textes publiés un peu partout : ses romans sont construits à partir des extraits des récits, les récits sont des rééditions des chroniques de journal, les chroniques de journal forment un autre roman, etc., nous tenterons de démontrer avec cet article qu’une telle répétition, l’insistance à répéter les mêmes paroles, les mêmes idées, les mêmes personnages, finit par créer un style littéraire unique qui nous contraint, à force de répéter, à déciller les yeux et voir. Avec la répétition, nous parvenons à voir ce qui est toujours là, ce qui est toujours donné, évident, quotidien. Et puisque la répétition est mal acceptée en littérature, comme le souligne d’ailleurs Hélène Cixous, nous verrons que Lispector s’en sert de la peinture et de la musique pour soutenir son œuvre « répétitive » et nous dévoiler que la répétition littéraire, entre la peinture et la musique, peut fait émerger la chose « vraie » et nous conduire vers la préhistoire d’un futur.
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 | 0.012 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".