La Métamorphose de Kafka sur les scènes contemporaines allemandes. De l’hybridité littéraire du texte grotesque aux hybridations scéniques des adaptations de Jan-Christoph Gockel (Bochum, 2016) et Stef Lernous (Cassel, 2022)
Bibliographic record
Abstract
La Métamorphose de Kafka est un récit emblématique de la littérature grotesque. C’est aussi l’un des récits kafkaïens à avoir été le plus adapté au théâtre. Cet article se propose d’examiner les liens entre la facture grotesque du texte et sa théâtralité, au sens à la fois de son potentiel théâtral et de la réalité de son passage à la scène. En tant que catégorie de l’indéterminé, le grotesque produit une esthétique qui opère par l’hybridité et invite à l’hybridation. L’hypothèse défendue est que la structure grotesque de La Métamorphose prédispose le texte à la mise en scène, comme art de l’hybride par excellence. À cette fin, les aspects grotesques du récit (l’hybridité des corps et des espaces) sont étudiés en regard de la manière dont ils ont été lus, interprétés et traduits pour le théâtre, en 2016 et 2022, par Jan-Christoph Gockel et Stef Lernous. Ces deux metteurs en scène ne se contentent pas d’adapter l’histoire d’une créature se métamorphosant, mais ils proposent de véritables spectacles grotesques, structurés par l’hybridité.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".