Absolue absence et quête de l'absolu : écriture et équivoques dans la correspondance de guerre de Sartre et de Beauvoir
Bibliographic record
Abstract
Je ne peux que trop brièvement remercier l' ensemble des gens qui, chacun à leur manière, ont été pour moi d' importantes présences, des supports, des modèles, au cours des trois dernières années.Je tiens d' abord à remercier mes parents, ma sœur et ces amis qui m' ont profondément soutenu : merci d' avoir su respecter l' éloignement qui m' a parfois été nécessaire pour faire avancer ce projet, mais surtout de savoir profiter et apprécier les moments de retrouvailles, le plaisir d' être réunis.Un merci tout spécial à Manon Brunet qui a su diriger et encadrer mes recherches et ma rédaction avec lucidité et rigueur.Merci à vous, pour cette rigueur, mais aussi pour l' humanité et l'ouverture d'esprit avec lesquelles j ' ai senti votre regard se poser autant sur l'individu que je suis que le chercheur que je deviens.Enfin, merci à toi, Sophie, qui plus que tout autre nous côtoie, moi, mes absences et mes silences, mais aussi Sartre, Beauvoir, Blanchot, Todorov et Kaufrnann, quotidiennement.Merci également au Conseil de recherches en sciences humaines du Canada pour avoir substantiellement contribué à me libérer l' esprit des considérations financières.Finalement, je tiens à remercier tous ceux qui prendront le temps de lire ce mémoire: sans vous, il ne s' agit que d' une accumulation de feuilles blanches, noircies çà et là.Un merci tout spécial à Hélène Thibaux, à la mémoire de qui ces pages sont dédiées.Avec vos lettres, je suis olympien à peu de frais, parce que je retrouve un monde commun à vous et à moi qui, que ce soit la guerre ou la paix, est bon, comme un roman tourmenté qui finit bien.Je pense que ça vient de l 'estime totale et absolue que je porte à votre petite personne: du moment qu'il y a ça, qu'il y a cet absolu, il faut bien que le reste se comprenne à partir de là, même le pis.
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 | 0.008 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.040 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.003 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".