Caille-moi ; suivi de La violence du langage comme modalité de négociation avec le réel dans la pièce Rouge gueule d’Étienne Lepage
Bibliographic record
Abstract
Par la nature double de sa réflexion, le présent mémoire propose d'interroger, au théâtre contemporain, la violence dans le langage comme modalité de négociation avec le réel. D'abord par une fiction au dispositif épuré et à la langue poétique, la pièce de théâtre Caille-moi, puis par un essai sur la pièce de théâtre Rouge gueule d'Étienne Lepage, nous désirons mettre en lumière un langage désubjectivé (Gilles Deleuze et Félix Guattari, Pierre Ouellet) au cœur duquel la présence de l'altérité remplace une certaine aliénation. Inscrivant notre démarche à la croisée des études littéraires et théâtrales, à la suite des travaux de Marion Chénetier-Alev sur l'oralité au théâtre, nous exposons à la fois la violence faite au dispositif théâtral et aux lecteurs-spectateurs dans l'espace du théâtre rendu possible par la violence du langage. Notre réflexion se pose également dans une visée plus large, interrogeant l'inscription du théâtre in-yer-face britannique (Sarah Kane) et de ses répercussions dans le théâtre québécois contemporain, en soulignant la connaissance de la dramaturgie québécoise dont fait preuve la pièce. En ce sens, le langage inventé par le jeune dramaturge offre le contrepoint à un certain cynisme contemporain et impose un langage riche et conscient de son histoire.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".