Les machines pleurent aussi… Larmes et émotions artificielles dans L’Ève future (1886) de Villiers de l’Isle-Adam et Blade Runner (1982) de Ridley Scott
Bibliographic record
Abstract
Cette étude interroge le lien ostensiblement paradoxal entre machine et émotion tel qu’il a été imaginé par deux fictions bien distinctes : le roman symboliste L’Ève future (1886) de Villiers de l’Isle-Adam et le film de science-fiction dystopique Blade Runner (1982) de Ridley Scott. Ces deux textes développent le motif d’une androïde munie d’émotivité, plus précisément de deux femmes-machines qui pleurent : Hadaly et Rachel. Leur capacité à simuler un ressenti ou à faire éprouver des émotions à un tiers sont pris dans une dynamique contradictoire qui transparaît dans les deux corpus en dépit de leur écart chronologique : la machine émotive représente à la fois l’apogée de la création biorobotique qui, elle, est motivée par une volonté capitaliste et patriarcale d’assujettissement de la femme. En même temps, les deux robots-femmes, à même leur capacité à manifester des émotions, revendiquent une forme d’autonomie qui les mettraient au-dessus de leur créateurs-hommes.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".