La fiction est-elle un outil adapté pour transmettre lâÃvangile? : réflexion à partir de ma pratique dâauteure
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de ce mémoire est d’analyser une praxis, la mienne, au moyen des techniques de la praxéologie, en tentant ainsi de réaffirmer le bien-fondé de mon travail d’auteure au service de la foi. En effet, la rédaction de Saffia, femme de Smyrne, débutée après une quinzaine d’années de vie professionnelle active en tant qu’écrivaine, me laisse croire que ce roman historique et sa présentation sont des outils adaptés pour transmettre l’Évangile.\n\nMa recherche débute par une présentation générale de l’œuvre de fiction Saffia, femme de Smyrne ainsi que des conférences qui en découlent. Je mettrai ensuite en mots l’observation du discours secondaire, composé des appréciations ou des impressions de lecteurs. Mon interprétation ou mon hypothèse surgiront de ma problématisation par la question praxéologique Pourquoi est-ce que je fais ce que je fais et seront formulées au moyen des cinq fonctions d’élaboration. La partie ayant trait à la transmission de l’Évangile sera évaluée par des lectures en théologie, qui mettent en exergue les études d’auteurs : Jean-Guy Nadeau, Pierre Vadeboncœur, et Norbert Greinacher tandis que celle référant aux sciences humaines sera étudiée au moyen des œuvres de spécialistes Gérard Delteil, Régis Debray, Félix Moser et Antoine Compagnon.\n\nSoutenue par ces différentes études, je serai en mesure de mieux définir ce que la fiction en général peut apporter à la transmission de l’Évangile en m’appuyant sur l’étude de la fiction en théologie faite par des auteurs comme Paul Ricœur et Joseph Moingt. Je conclurai par une réflexion sur le mode de transmission de Saffia, femme de Smyrne et, je l’espère, par une explication de la raison pour laquelle je continuerai à utiliser la fiction pour transmettre l’Évangile. Une courte nouvelle me permettra d’appliquer mon étude et ainsi d’ouvrir ma réflexion dans une praxis.
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 | 0.009 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.016 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.006 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.009 |
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".