L'espace du roman frontalier en France, au Canada et aux États-Unis
Bibliographic record
Abstract
Le sujet de cette thèse est l'étude de l'espace dans le roman frontalier, ayant comme exemple trois romans qui appartiennent à la littérature de l'immigration de trois pays : la littérature beure en France, la littérature immigrante d'origine haïtienne au Canada et la littérature chicana aux États-Unis. Nous avons étudié Le Gone du Chaâba d'Azouz Begag, Comment faire l'amour avec un nègre sans se fatiguer de Dany Laferrière et Peregrinos de Aztlán de Miguel Méndez. Le thème de ces romans est la migration et la rencontre entre deux cultures ainsi que le difficile processus d'assimilation/intégration des personnages à l'espace étranger. D'un façon générale, nous introduisions la notion de frontière et de zones de contact, où la littérature frontalière surgit. Ensuite, l'espace est étudié à un niveau général comme l'espace d'arrivée des étrangers et aussi l'espace d'origine de ceux-ci. C'est dans l'espace d'arrivée où se produit la rencontre entre les étrangers et les autochtones, montrés comme représentations collectives. Nous analysons l'organisation spatiale des romans, d'abord à partir de la notion d'espace extérieur et d'espace intérieur, ainsi que la fenêtre et la porte comme des éléments médiateurs entre les deux espaces. D'après cette première structure de l'espace, nous trouvons trois niveaux spatiaux : l'espace privé, l'espace collectif et l'espace public. D'autres espaces s'ouvrent : l'espace onirique, l'espace illusoire et celui construit par l'imagination des personnages à travers l'écriture. Un autre espace apparaît comme résultat de l'imaginaire collectif, c'est l'espace stéréotypé qui est une image déformée des lieux que les personnages ne connaissent pas. Les rapports entre deux cultures, dans un espace qui devient par ces biais un espace frontalier, sont repris à la fin de la thèse, à partir de la notion de frontière développée par Michel Butor, ce qui permet de rassembler tous les éléments remarqués dans notre travail.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".