Médecin ou comédien : analyse de l'acquisition et de l'emploi du rôle dans voyage au bout de la nuit de Céline
Bibliographic record
Abstract
Ma recherche est une analyse de la fonction de médecin qu'occupe le narrateur du roman de Céline : Voyage au bout de la nuit. Bien qu'on ne puisse ignorer la profession médicale du personnage de Bardamu, le choix de celle-ci plutôt qu'une autre laisse planer quelques questions qui ont nourri ma curiosité. \n \nL'introduction explique le pourquoi d'un tel questionnement après avoir fait un bref résumé du récit. Elle indique aussi le choix de la théorie d'Erving Goffman qui a servi à l'analyse et a permis de mieux saisir le fonctionnement du rôle de médecin. Le premier chapitre fait un survol des travaux du sociologue en énumérant quelques outils de base qui ont été utilisés au cours du travail. \n \nLe deuxième chapitre montre comment Bardamu, à travers une multitude d'expériences et d'observations, développe une attitude particulière envers l'existence et comment celle-ci influence les choix à venir. Ainsi, je passe en revue les trois étapes de son périple autour du monde, soit la guerre, l'Afrique et l'Amérique, et je montre comment chacun de ces moments participe à l'acquisition d'un rôle ultérieur. J'analyse donc chaque événement en fonction du rôle de médecin à venir et des caractéristiques singulières qu'il présente. Le troisième chapitre utilise la théorie de Goffman pour voir comment Bardamu, une fois le rôle adopté, l'utilise, en demeurant toujours en lien étroit avec les quelques idées dégagées du premier chapitre. Se déployant aussi sur trois parties, le chapitre aborde la figure de médecin sur trois tableaux : le médecin de banlieue à la Garenne-Rancy; le médecin mêlé à l'intimité de la famille Henrouille; et le médecin travaillant au sein d'une équipe de collègues dans une institution. \n \nLa conclusion revient sur les principales particularités du personnage de Bardamu et de son rôle tout en montrant comment celles-ci parviennent à rendre à l'acteur une certaine distinction par rapport à son rôle.
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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 | 0.008 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".