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Record W4399260950 · doi:10.1353/tfr.2024.a928671

La mémoire délavée par Nathacha Appanah (review)

2024· article· fr· W4399260950 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venue˜The œFrench review · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSouth Asian Studies and Conflicts
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMoiré patternPhysicsMaterials scienceOptics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Reviewed by: La mémoire délavée par Nathacha Appanah Mark D. Lee Appanah, Nathacha. La mémoire délavée. Mercure de France, 2023. ISBN 978-2-7152-6026-9. Pp. 150. Publié dans la prestigieuse collection "Traits et portraits" dirigée par Colette Fellous, ce récit tendrement attachant à la première personne relate la quête de l'autrice pour raconter avec justesse la vie de ses grands-parents, descendants d'engagés indiens amenés à l'Île Maurice aux dix-neuvième et vingtième siècles. Sur treize chapitres sans titre, accompagnés de dix-huit images, Appanah se rendra compte que le défi premier de la forme à adopter est profondément lié à la réalité qu'elle voudrait capter et communiquer. Son besoin d'une forme dans laquelle les siens pourraient se reconnaître lui fait rejeter la poésie ou même une approche jugée trop romanesque, à la différence de celle employée à 27 ans dans sa première fiction, Les rochers de Poudre d'or (2003). En cela son souci d'authenticité n'est pas sans rappeler l'écriture blanche d'Annie Ernaux (La place, 1983). Divers obstacles à la mémoire s'avèrent révélateurs et constitutifs du monde qu'Appanah voudrait écrire: une histoire familiale orale mal transmise sur plusieurs générations, trouée de lacunes produites, certes, par le passage du temps, mais aussi par les exigences d'un dur présent de labeur, le désir d'ascension sociale, et parfois par la volonté de se taire. Afin d'atteindre cette réalité Appanah doit d'abord se détromper de son erreur de toujours: ses ancêtres ne sont pas arrivés au début du vingtième, convenablement éduqués et habillés comme les avait dépeints son imagination. Trois fiches administratives trouvées en 2022 attestent que ses trisaïeuls ont débarqué à Port-Louis en 1872 déjà dans la force de l'âge, misérables, désignés par des numéros d'immatriculation. D'où les sens du titre de cet ouvrage: la mémoire d'Appanah avait réhabilité, lavé la réalité brute de ses origines, laquelle s'était délavée avec le temps. Outre la magie de certains lieux—les maisons habitées, la voiture familiale—les vedettes sans conteste de ce récit sont les grands-parents paternels chez qui Appanah a vécu pendant sa petite enfance. Notre autrice raconte l'histoire rocambolesque de leur mariage par mégarde lors d'une cérémonie à plusieurs, alors qu'ils étaient destinés à d'autres. Mais Appanah est au plus fort quand elle met à jour et analyse un événement longtemps passé sous silence: à 23 ans, vivant encore dans le camp où ses ancêtres sont venus labourer la canne à sucre, son grand-père a frappé un contremaitre. Envoyé en prison, il est exclu avec sa jeune famille de la seule société qu'ils avaient connue. Comme bien des immigrés du monde entier qui montent l'échelle sociale de génération en génération, les aïeux de l'autrice se sont progressivement délestés d'éléments considérés moins utiles à l'ascension, y compris la langue [End Page 125] qu'ils parlaient à Appanah jusqu'à ce qu'elle fréquente l'école. Cependant, cette mise au ban, ils l'ont portée en eux tout le reste de leur vie. Vers la fin du récit, Appanah reproduit une liste d'injonctions héritées d'eux, dont surtout celle de ne pas partir trop loin, trop longtemps (126). Elle-même émigrée en France, Appanah leur obéit extraordinairement dans ce livre magnifique où elle les retrouve. [End Page 126] Mark D. Lee Mount Allison University (NB), Canada Copyright © 2024 American Association of Teachers of French

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
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: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.020
Threshold uncertainty score0.067

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0200.003

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 head0.035
GPT teacher head0.326
Teacher spread0.291 · 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
GenreReview

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".

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Published2024
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