La notion d’«être errant» dans la littérature du déracinement : Ying Chen, Caroline Dawson, Agota Kristof
Bibliographic record
Abstract
Le présent mémoire propose la notion d’« être errant » telle qu’amenée par l’écrivaine sino-canadienne Ying Chen dans son essai La lenteur des montagnes (2014) en tant que condition existentielle affectant les déracinés, mais également leurs enfants. Pour ce faire, il examine à priori le concept de postmémoire selon Marianne Hirsch, qui s’intéresse à la transmission de la mémoire collective et traumatique de manière intergénérationnelle. Toutefois associée aux génocides, et plus particulièrement à l’Holocauste, la postmémoire est ici reliée au traumatisme qu’est le déplacement. Afin de définir ce dernier comme tel, ce mémoire présente trois écrivaines déplacées d’expression française, soit Agota Kristof (1935-2011), Ying Chen (1961- ) et Caroline Dawson (1979-2024). Le premier chapitre se penche sur les notions de postmémoire et de déracinement, et cherche ainsi à les définir et à les interrelier tout en témoignant d’un trauma originel. Le deuxième chapitre est une réflexion sur l’importance de la langue d’écriture pour les auteurs translingues et déracinés. Il met en lumière les conséquences de la perte de la langue maternelle et celles de l’apprentissage d’une langue seconde pour les déplacés, tout en explorant certains concepts nés afin de traiter de littérature multilingue, tel que l’imaginaire des langues proposé par Édouard Glissant et le continuum de saisies hétérolingues selon Myriam Suchet. Le troisième chapitre revient sur la notion d’« être errant » à travers les fictions de Chen en parallèle avec son essai La lenteur des montagnes. À travers l’analyse des écrits de Dawson, soit Là où je me terre (2020) et Ce qui est tu (2023), cette notion est également appliquée aux enfants de déplacés. Ce faisant, ce mémoire navigue entre le déracinement et la postmémoire, tout en explorant le conditionnement de l’errance.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".