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Record W4403636268 · doi:10.7202/1114056ar

Le pouvoir du langage. Double enquête dans <i>Un attiéké pour Elgass</i> de Tierno Monénembo

2024· article· fr· W4403636268 on OpenAlexvenueno aff
Christiane Ndiaye

Bibliographic record

VenueÉtudes françaises · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicLiterature, Culture, and Criticism
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les études sur l’oeuvre de Monénembo tiennent assez rarement compte du quatrième roman de l’écrivain, Un attiéké pour Elgass , qui semble occuper une place à part dans sa production. Il présente en effet une forme hybride où le populaire et le « lettré » se rencontrent. Sans se réclamer ouvertement du roman policier, le roman convoque plusieurs de ses composantes pour construire une double enquête dont l’une cherche à élucider les circonstances de la mort d’Elgass, tandis que l’autre s’éloigne du canon du genre en inscrivant dans le texte un questionnement sociopolitique sur les dérives des indépendances africaines. Une analyse intertextuelle révèle que le roman renvoie spécifiquement au célèbre classique d’Agatha Christie, Le meurtre de Roger Ackroyd , dont il emprunte plusieurs procédés et motifs, pour les redistribuer, les adapter au contexte africain et les mettre au service d’un discours moins ludique. D’une part, la fonction de la narration truquée déjoue les attentes du lecteur et met en lumière le dérèglement de l’ordre social lorsque l’usage du « mensonge bien arrangé » se généralise ; d’autre part, la mise en scène du pouvoir de la parole collective (la rumeur) suggère que le langage dispose encore de ressources pour contrer cette glissade vers le chaos.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.892
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.224
Teacher spread0.210 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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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