La machine dodue, création littéraire suivie d'une analyse portant sur la littérature absurde
Bibliographic record
Abstract
La Machine dodue, récit présenté en première partie, relate les aventures d'Antonin Antonyme, citoyen gris d'une métropole improbable et étouffante où le naturel et l'artificiel se confondent, où l'humain est déshumanisé et la machine humanisé. Devenu invisible d'inexplicable façon, Antonin en viendra peu à peu à se révolter contre la démesure du monde qui l'accueille, jusqu'à le mettre en péril. \n \nLa seconde partie du mémoire s'attache à démontrer l'appartenance de La Machine dodue à une potentielle littérature absurde, l'absurde étant défini non pas comme une catégorie mais comme une coloration du texte dans lequel est exploité le non-sens, et ce, à divers degrés. Ce non-sens apparaîtrait soit dans l'énoncé ou renonciation du texte à des fins ludiques ou dans son code, pour illustrer un thème philosophique. L'étude de la coloration permet de mettre en lumière les mécanismes de l'absurde en littérature, présent dans un vaste corpus, et son rapport au langage. Par l'évaluation de mises en abyme incluses dans La Machine dodue et actives sur les trois mêmes niveaux du texte (énoncé, énonciation et code), des relations sont ensuite établies entre la théorie de l'absurde développée et le récit, qui devient alors illustration probante de cette théorie. \n
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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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 0.011 |
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".