Dans le creux du langage : énonciation et silence chez Nina Bouraoui
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire explore la poétique du silence dans trois romans de Nina Bouraoui : L'âge blessé, Garçon manqué et Appelez-moi par mon prénom. L'analyse de l'énonciation des narratrices relativement à l'hybridité culturelle, à l'isolement et à la solitude, vise à montrer que le silence est un élément déterminant de la poétique de l'écrivaine. Les notions théoriques d'énonciation et d'hybridité, présentées en ouverture du premier chapitre, nous permettent d'examiner les manifestations des dimensions collective et historique dans L'âge blessé et Garçon manqué. La représentation de la mémoire dans ces romans s'inscrit dans le cadre des pensées postcoloniales et participe à l'expression de l'hybridité des sujets. De même, l'isolement semble une détermination sociale propre à la condition de l'individu métis et véhiculé par le discours des narratrices. Dans le deuxième chapitre, nous interrogeons la réécriture du souvenir d'enfance dans L'âge blessé et Garçon manqué afin de voir que la solitude se transforme et revêt, dans le second des deux romans, un caractère plus social que strictement personnel. La notion d'ethos permet d'identifier comment se présentent les narratrices et comment leur solitude informe leur discours. Finalement, nous envisageons la poétique du silence chez Nina Bouraoui comme le geste de faire silence au sein même de la parole. Les énonciatrices, dans les romans de notre corpus, taisent les noms de certains personnages, aménagent le silence au sein de la représentation de l'espace (la forêt, la mer), du temps et de l'hybridité, en travaillant la langue afin que, dans l'énonciation, la parole cohabite avec le silence. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Nina Bouraoui, Parole, Silence, Énonciation, Solitude, Isolement, Hybridité, Poétique, Espace, Temps
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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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| 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".