Qu’il y a-t-il derrière le masque de la morale prolétarienne qui me réduit au silence ?
Bibliographic record
Abstract
Cet article explore l’impact de la langue de bois sur l’identité narrative. Il se situe en continuité avec un projet d’autoethnographie visuelle portant sur l’expérience du régime communiste en Roumanie, telle que vécue par l’autrice. En démontrant comment l’art lui avait permis de surmonter la difficulté d’évoquer verbalement cette période de sa vie, les résultats de recherche ont fait émerger une nouvelle interrogation sur l’origine de cette difficulté : si la langue joue un rôle fondamental dans la constitution de l’individu en tant que sujet, quel a été l’impact de la langue de bois dépourvue de contenu et de sens du régime communiste sur la capacité de celui-ci de saisir et de partager sa réalité ? Le texte débute par une description du projet autoethnographique initial. Puis, un parallèle entre le lexique militaire de la pandémie et la rhétorique communiste permettra d’explorer l’impact de la langue de bois sur l’identité narrative. Il se termine par l’hypothèse qu’en faisant obstacle à la compréhension des événements vécus, la langue de bois a provoqué un traumatisme collectif, dont le remède serait le retour tardif sur ces évènements et l’art.
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".