Écrire à partir (des traces) du passé. Annie Ernaux, Anny Duperey, Camille Laurens
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse examine la façon dont Annie Ernaux, Anny Duperey et Camille Laurens exploitent des papiers privés, des documents publics ou des rapports officiels pour écrire à partir de leur vécu de femme ou de fille. Le postulat qui se trouve au cœur de notre étude est le suivant. Les écrits de femmes qui nous préoccupent ici — et notamment les trois récits qui forment notre corpus principal (parce qu’ils se font dans l’absence de souvenirs ou ont comme point de départ une insuffisance d’informations) — croisent nécessairement la littérature et d’autres disciplines. Ce sont des écrits nés, du point de vue de la démarche, d’une relation entre l’écriture autobiographique et celle de l’Histoire, une relation qui permet de rendre compte d’un vécu d’une manière voulue objective. Afin d’approfondir notre réflexion sur ce postulat, nous nous intéresserons aux diverses traces matérielles qui servent de fil conducteur à la fois au processus d’écriture et au processus d’enquête, en l’occurrence sur le passé voire sur la vie en général.
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 | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.006 |
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".