Le <i>care</i> à l’épreuve des lieux hétérotopiques et des bons sentiments dans <i>Les Enfants du sabbat</i> d’Anne Hébert et <i>Soigner, aimer</i> de Ouanessa Younsi
Bibliographic record
Abstract
Les Enfants du sabbat (1975) d’Anne Hébert et Soigner, aimer (2016) de Ouanessa Younsi soulèvent la question de l’effet des espaces hétérotopiques sur les êtres humains. Elles nous incitent plus précisément à nous interroger sur l’impact de certains lieux – sacrés ou profanes – sur les êtres qui s’y réfugient, y travaillent et subissent leurs règles, leurs contraintes et leurs interdits, qui y assument les tâches qui leur sont attribuées. Aussi différents en termes d’appartenance générique et de contexte de publication soient-ils, le roman d’Anne Hébert et le récit de Ouanessa Younsi retiennent notre attention afin de comprendre l’effet d’un espace hétérotopique sur le « prendre soin de l’autre » (Fabienne Brugère), sur les modalités d’un care-giving en deçà et au-delà des bons sentiments. Ainsi, je grefferai la perspective du care à la conception foucaldienne des « espaces autres » aménagés généralement dans les plages réservées aux « individus dont le comportement est déviant par rapport à la moyenne ou à la norme exigée » (Michel Foucault), ce qui nous permettra d’interroger la triade « souci d’autrui, personnage féminin et lieu de soin ». Nous montrerons que le care n’est pas réductible à la seule bienveillance, injonction essentialisante adressée traditionnellement aux femmes dans les sociétés occidentales ; que la sollicitude (care affectif) et le soin (care matériel ou care de service lié généralement aux tâches matérielles) ne sont pas leur apanage ; qu’outre leurs effets bénéfiques, les pratiques du care-giving viennent tantôt avec leur lot d’ambivalences, tantôt avec des impasses ou des pièges.
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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 | 0.003 | 0.005 |
| 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 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".