Personne, personnage, fictions littéraires
Bibliographic record
Abstract
Dans les années cinquante le sociologue canadien Erving Goffman a publié un livre sur la vie quotidienne comme représentation, soutenant l’idée que dans les différents contextes de la vie quotidienne, chaque personne agit comme acteur jouant sur une scène et représentant un personnage. Cette approche, appelée dramaturgique, semble dissoudre l’identité de la personne dans la pluralité des selfs. Le présent travail veut problématiser cette interprétation de l’approche dramaturgique de Goffman, en posant au centre de l’analyse la relation entre personne et personnage, avec l’objectif de focaliser les processus correspondants d’espacement et de réunification en considérant, d’une part, la routine de la vie quotidienne, d’autre part, l’interpolation spatio-temporelle mise en acte par la fiction littéraire. Cette analyse adopte deux registres d’écriture : le premier définit un cadre théorique de référence, prenant en considération quelques représentants de la sociologie contemporaine, en particulier Goffman et Boltanski ; le deuxième s’intègre au premier pour focaliser l’attention sur les procédés activés par la fiction littéraire, se rapportant à quelques textes d’écrivains célèbres, comme Pirandello et Camilleri.
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 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".