Transgressions et croisements : le cas de l'adolescent fugueur chez Leïla Sebbar
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de ce mémoire est de rendre compte d’une figure particulièrement dynamique dans l’écriture de Leïla Sebbar, celle de l’adolescent fugueur. Mohamed dans Le Chinois vert d’Afrique (1982) et Shérazade dans Shérazade, 17 ans, brune, frisée, les yeux verts (1984), personnifient une réalité autre que celle accolée aux jeunes descendants de l’immigration maghrébine (surtout algérienne), partagés entre les codes culturels du pays d’origine et ceux du pays de naissance. L’hybridité des personnages et leur mobilité aléatoire permettent de réévaluer les discours sociaux dominants émis en France, pays tiraillé entre les aspirations d’unité nationale et l’histoire coloniale. \nLe premier chapitre fera état du contact des fugueurs avec la représentation picturale et sa place dans la constitution de leur identité. À la lumière de ces observations, la seconde partie du travail se penchera sur la prise de conscience du regard de l’Autre et le questionnement de l’image préconçue de l’adolescent de banlieue inculte en mal d’insertion sociale. La déconstruction de ce cliché permettra dans le troisième chapitre d’aborder la réappropriation de l’objet culturel par les fugueurs, procédant à une véritable démocratisation de la culture élitiste. Le quatrième chapitre sera enfin consacré au mouvement des fugueurs dans l’espace et dans le temps. Nous y verrons comment les fugueurs, intermédiaires entre la ville et sa banlieue mais aussi entre le paradis perdu du pays d’origine et le désarroi des parents immigrés, provoquent la relecture de l’histoire des générations passées tout en gardant un œil critique sur l’avenir.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| 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".