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Record W7020867719

L'usage du fragment dans RU (2009) de Kim Thúy comme mécanique de maintien au seuil

2019· other· fr· W7020867719 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2019
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicAtomic and Molecular Physics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)ESPACEOrder (exchange)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Publié en 2009, Ru, premier ouvrage de l'écrivaine québéco-vietnamienne Kim Thuy, raconte le parcours de An Tinh, enfant réfugiée, qui quitte avec sa famille le Vietnam communiste pour la ville de Granby, au Québec. Bien que le récit relaté intègre des éléments de la vie de l'auteure, Ru n'est pas étudié ici comme une œuvre autobiographique, mais bien comme un texte de fiction. L'hypothèse soutenue dans ce mémoire est que l'écriture fragmentaire, telle que pratiquée par Thuy, participe à la construction de l'identité éclatée de la narratrice. Cette identité est caractérisée par la notion de l'entre-deux et se manifeste notamment par une langue et une culture doubles. Des alternances entre le passé et le présent, entre l'ici et l'ailleurs, entre le Québec – terre d'accueil – et le Vietnam – terre natale – marquent le récit de An Tinh. À l'aide des nombreux chapitres, la narratrice partage les récits de vie des différentes personnes qu'elle a pu croiser tout au long de son parcours. De sorte que, le temps d'une narration, An Tinh (re)donne vie à des oubliés de l'Histoire. Nous travaillerons, dans le premier chapitre, la notion de fragment. De ce fait, nous retracerons les origines du fragment ainsi que les enjeux de sa théorisation. Les travaux de Pascal Quignard, Philippe Lacoue-Labarthe, Jean-Luc Nancy, Françoise Susini-Anastopoulos, Ginette Michaud, Maurice Blanchot et Roland Barthes ont alimenté nos réflexions. Ainsi, nous affirmerons que Ru est un texte dont la pratique d'écriture fragmentaire insiste sur ce que nous verrons comme les vides du texte, caractérisés par des blancs et des non-dits. Le second chapitre insistera sur la notion de l'entre-deux telle qu'étudiée, entre autres, par Daniel Sibony et Régine Robin. Nous avancerons que le récit de An Tinh met de l'avant un personnage dont les origines sont troubles. Nous nous attarderons sur trois manifestations de l'entre-deux en particulier : culturel, langagier et identitaire. L'analyse de l'entre-deux caractérisant la narratrice donnera à voir un personnage en constante reconstruction identitaire. Enfin, le troisième chapitre abordera la mémoire et le concept de transmission. Nous étudierons le désir de la narratrice de raconter les autres et ce, par le biais de l'intégration de multiples voix narratives dans le récit principal. Nous verrons que, ce faisant, il y a un passage. An Tinh fera de sa mémoire individuelle une mémoire collective vietnamienne. Les propositions de Marianne Hirsch sur la postmémoire contribueront aussi à nos réflexions. Bien que, dans Ru, la narratrice ne vit pas directement tout ce qu'elle relate, son discours ne perdra pas de sa légitimité. La volonté, chez la locutrice, de relater des expériences autres que les siennes sera étudiée d'après les écrits de Paul Ricœur – notamment sur la juste mémoire. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Kim Thuy, Ru, littérature québécoise, fragment, entre-deux, mémoire, postmémoire, transmission, identité, reconstruction, exil, réfugié, Québec, Vietnam, Granby.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.086
Threshold uncertainty score0.172

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0060.004
Scholarly communication0.0030.003
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.002

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.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.186
Teacher spread0.179 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

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Published2019
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