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Record W4389818693 · doi:10.4000/fixxion.13456

L’écriture de soi comme forme de connaissance

2023· article· fr· W4389818693 on OpenAlexaff
H. Volland

Bibliographic record

VenueRevue critique de fixxion française contemporaine · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicLinguistics and Discourse Analysis
Canadian institutionsUniversity of Toronto
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ces dernières années, le paysage littéraire français a été bouleversé par plusieurs vagues de dénonciations de violences sexuelles qui n’ont pas seulement détonné dans l’espace médiatique et sur les réseaux sociaux, mais aussi dans les récits littéraires. Au sein de ce corpus grandissant, Mémoire de fille (2016) d’Annie Ernaux occupe une place centrale. Le récit retrace l’expérience désastreuse et formatrice d’une initiation sexuelle que l’autrice-narratrice a vécue dans le choc du désir et de la dépossession, à l’âge de dix-huit ans, quand elle est engagée en tant que monitrice dans une colonie de vacances. L’écriture s’y avère un puissant vecteur d’agentivité : c’est à travers l’acte d’écrire que le sujet autobiographique opère un retour critique sur le passé, revisitant et resignifiant les souffrances vécues en y décelant un sens non seulement individuel, mais aussi partagé et collectif. À partir d’un jeu de renvois entre le récit autodiégétique et les intertextes littéraires, philosophiques et cinématographiques – jeu qu’on propose de qualifier d’autothéorique – l’écriture devient “une forme de connaissance” (MF : 96) ; un outil heuristique apte à forger un savoir qui dépasse les limites de l’intime et du personnel, et qui engendre une réflexion féministe subtile et nuancée.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.795
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.072
GPT teacher head0.325
Teacher spread0.253 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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

Citations2
Published2023
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