Odyssées francophones du XXIe siècle ou les nouvelles figures d'Ulysse : lecture du Chien d'Ulysse de Salim Bachi, d’Ulysse from Bagad d’Éric-Emmanuel Schmitt et d’Heureux qui comme Ulysse d'Alain Poissant
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire vise à approfondir l'analyse des nouvelles figures d'Ulysse qui surgissent des \nlittératures francophones, et ce, à travers l'étude de trois romans ancrés dans différents lieux de la \nfrancophonie (Europe, Maghreb, Québec) : Le Chien d'Ulysse de Salim Bachi (2001), Ulysse \nfrom Bagdad d'Éric-Emmanuel Schmitt (2008) et Heureux qui comme Ulysse d'Alain Poissant \n(2010). L'objectif de ce mémoire est d'interroger et d'élucider les fins auxquelles est présentée la \nfigure poétique d'Ulysse dans ces textes contemporains. Dans cette perspective, une typologie \nnon-exhaustive est établie afin de distinguer quelques-unes des variations théoriques, \nconceptuelles et symboliques engendrées par la figure d’Ulysse au cours de l'histoire (chapitre 1) \navant de déterminer ses fonctions et ses effets dans les textes francophones en examinant les \ncaractères des protagonistes des romans à l’étude et de leurs déplacements (chapitre 2). La \nfonction de la poétique de l'errance est, dans le troisième et dernier chapitre, interrogée à la \nlumière des différents procédés intertextuels utilisés, constitutifs ensemble d'une « poétique des \ntextes en mouvement » (Samoyault 2013). Cette articulation d'une poétique de l'errance et d'une \n« poétique des textes en mouvement » permet de renouveler l’exploration de la notion d’altérité \net de proposer, à partir de ces nouvelles figures d'Ulysse, une lecture des textes francophones \nouverte aux mouvements du monde.
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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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| 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".