Filiation, enquête et mémoire dans Nikolski (2005) de Nicolas Dickner, Forêts (2006) de Wajdi Mouawad et Congorama (2006) de Philippe Falardeau
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire se propose d’étudier la mise en forme narrative des thèmes de l’identité et de la filiation dans trois œuvres québécoises du début du XXIe siècle, soit le roman Nikolski (2005) de Nicolas Dickner, la pièce Forêts (2006) de Wajdi Mouawad et le long métrage de fiction Congorama (2006) de Philippe Falardeau. Il montre comment leur forme et leur fond convergent afin d’ouvrir les trois motifs de filiation brisée à un processus de transmission, allant ainsi d’une mémoire individuelle à une mémoire collective. Le premier chapitre circonscrit les caractéristiques principales du récit de filiation telles que les présentent Dominique Viart et Laurent Demanze et confirme l’appartenance des œuvres du corpus à cette tendance contemporaine. Le deuxième chapitre met de l’avant comment l’enquête relie la filiation rompue des personnages à la forme éclatée des œuvres. En effet, la particularité du récit de filiation québécois est de s’apparenter au récit d’enquête en utilisant le paradigme indiciaire dans la manière de construire son intrigue. C’est cette enquête qui permet aux protagonistes de trouver un sens à ce qui n’en avait pas en passant de victimes hantées par les réminiscences du passé familial à enquêteurs sur les traces de leur identité et de leur indépendance. Ainsi, ce deuxième chapitre confirme que la manière de raconter épouse l’identité morcelée des personnages d’héritiers. Le corpus permet d’illustrer ce constat par l’étude de l’enchevêtrement narratif chez Mouawad, des changements de narrateurs et de la mise en abyme chez Dickner ainsi que de l’importance du point de vue subjectif comme technique d’organisation du récit chez Falardeau. Le troisième chapitre se concentre sur la réhabilitation de la transmission. Il y est observé que l’anagnôrisis provoquée par la résolution de l’enquête identitaire permet la réinstauration d’une médiation qui reconnecte l’héritier avec l’histoire de sa famille, ce qui rend ensuite possible l’affirmation d’une identité qui lui est propre, mais aussi la restructuration d’une filiation collective qui prend une dimension plus large dans l’inscription dans la mémoire occidentale. Finalement, c’est ce passage d’une expérience personnelle à une expérience transmissible par la médiation d’une mémoire partagée que l’analyse des œuvres du corpus permet de déceler dans le parcours identitaire des personnages, conformément aux thèses avancées dans Temps et récit par Paul Ricoeur. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : filiation, enquête, mémoire, identité, héritier, transmission, origine, récit.
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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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".