Une littérature qui a horreur du vide : Jean Giono lu par Robert Lalonde
Bibliographic record
Abstract
Cet engouement a cependant deux facettes opposées que l’on analyse dans le présent article. Dans son roman, L’Ogre de Grand Remous, tissé dans une large mesure de références à Deux Cavaliers de l’orage de Giono, Lalonde obéit à la vision sanguinaire et cruelle de son prédécesseur, alors que dans son essai intitulé Le Monde sur le flanc de la truite dans lequel il se montre dans son atelier de travail sans avoir recours à la fiction, l’écrivain québécois réduit et « angélise » la même référence gionienne du théâtre de sang à une métaphore de l’hérédité, en attribuant une signification positive à ce qui représentait chez Giono, comme d’ailleurs dans son roman, la démesure meurtrière. Ce double exemple donne lieu à la réflexion sur le degré de fidélité de l’hypertexte à la valeur sémantique véhiculée par l’hypotexte, située dans un espace que délimitent deux pôles représentés par un couple de termes empruntés à la théorie de la traduction : l’exotisation par laquelle l’hypertexte adopte sans la changer la signification de l’hypotexte, et la naturalisation, id est l’assimilation de l’hypotexte qu’on reprend pour ainsi dire nominalement en en modifiant la signification pour la conformer à la vision du monde professée par l’adaptateur.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.008 |
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".