Nostalgies et remédiations du passé en politique, ou le danger des abus de la mémoire
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Ancrée dans les études critiques sur la nostalgie et la mémoire, la présente recherche analyse la manière dont le passé est soumis au risque d’une fictionnalisation mue par un désir d’idéalisation de l’histoire sur la scène politique. Nous étudions en particulier la mise en place d’un nationalisme nostalgique dans la vidéo d’annonce de candidature à l’élection présidentielle en France d’Éric Zemmour, publiée sur YouTube le 30 novembre 2021. L’article déconstruit la mise en scène d’un passé fantasmé à travers le récit imaginaire d’un âge d’or perdu qui ne semble exister que pour souligner son propre déclin. Cette nostalgie régressive repose par ailleurs sur la construction d’une méta-mémoire portée par une obsession identitaire. Les abus de la mémoire et la représentation chaotisée du présent sont des leviers pour arrimer la nostalgie à la xénophobie et au rejet de l’altérité.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it