La narration à la deuxième personne du singulier dans «Suicide», d'Ãdouard Levé: oscillations identitaires et temporelles temporelles comme dynamique du Neutre suivi du texte de création «Jérome Borromée»
Bibliographic record
Abstract
Dans un premier temps, ce mémoire propose une analyse de la narration à la deuxième personne dans le récit Suicide, d'Édouard Levé. Appuyée sur des études en narratologie traitant de la problématique des narrations à la deuxième personne, l'analyse démontre que la voix de Suicide participe à une dynamique oscillatoire qui implique également le temps du récit, ce qui produit un texte neutre, au sens où Roland Barthes et Maurice Blanchot définissent le concept de Neutre. La deuxième partie du mémoire propose un texte de création, plus précisément quatre nouvelles liées par un même narrateur-protagoniste-narrataire et par la thématique de l'identité et de la représentation qui y est centrale. Jeune trentenaire, Jérôme Borromée revisite sous forme de confession ou de procès intérieur certaines relations amicales importantes de sa vie qui lui ont inspiré de la culpabilité. Cette culpabilité relève principalement des doutes qu'il a entretenus sur son orientation sexuelle et de ses aspirations à une identité socioprofessionnelle prestigieuse. Le lien entre les deux parties de ce mémoire tient de l'utilisation d'une adresse au « tu ». En effet, afin de bien mettre en évidence le procès intérieur que se livre son héros, Jérôme Borromée est narré à la deuxième personne du singulier, tout comme Suicide.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".