<i>Sur ma mère</i> ou l’enjeu mnésique et narratif benjellounien entre confabulation, fiction, oublis et remémorations factuelles
Bibliographic record
Abstract
La littérature constitue une entreprise autonome qui représente la maladie d’une façon esthétique et fictionnelle au-delà de la sémiologie médicale et clinique. Sur ma mère (2008) de Tahar Ben Jelloun est une oeuvre hybride, à la croisée des genres ; à la fois roman, essai et témoignage par rapport à une condition humaine et pathologique qui déracine l’être et l’identité de sa filiation avec le temps, la mémoire, l’espace et la conscience. Comment Ben Jelloun a-t-il réussi à brosser le tableau de la maladie d’Alzheimer aussi bien sur le plan esthétique que clinique ? Par quelles techniques narratives et avec quel bagage terminologique ? Une approche double, littéraire et cognitive, s’avère cruciale pour répondre à ces questions. Pour Ben Jelloun, son oeuvre est une fiction qui opère une forme de catharsis : l’évocation de souvenirs personnels, hétéro-personnels, les événements constitutifs de la vie de Lalla Fatma et sa dissolution par la maladie neurodégénérative. Fidèle à lui-même et à la bénédiction de sa mère, Ben Jelloun opère une réflexion sur la mère âgée, orientale, alitée, en perte d’autonomie, ensuite grabataire, mutique et agonisante.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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.
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".