Le génocide des tutsi au Rwanda dans les productions littéraires et cinématogaphiques : construction, transmission et médiatisation de la mémoire face aux enjeux contemporains de la représentation de l’événement
Bibliographic record
Abstract
Des auteurs africains subsahariens francophones de l’opération « Rwanda : écrire par devoir de mémoire », au réalisateur haïtien Raoul Peck, en passant par nombre d’auteurs belges ou québécois, le génocide des Tutsi du Rwanda est devenu, en une quinzaine d’années, un véritable objet de création littéraire et cinématographique, et le centre d’œuvres qui construisent, perpétuent mais aussi questionnent sans fin sa mémoire. En effet, souvent considéré comme le premier génocide « télévisé », une mémoire médiatique du génocide de 1994 préexiste à ce travail de l’écriture et a contribué à « informer » les cadres collectifs de sa représentation, une représentation souvent tronquée et partielle. Il s’agit donc de questionner, d’un point de vue éthique et esthétique, les rapports à la construction et à la transmission de la mémoire que peuvent entretenir la littérature et les images médiatiques. Il s’agit surtout de produire une théorie littéraire de la transmission résolument contemporaine, de mettre à jour une poétique de la transmission propre à la littérature et à ses enjeux dans notre monde de l’image, en prenant le génocide des Tutsi au Rwanda comme champ d’analyse emblématique. Cette théorie met à jour deux concepts majeurs : la médiation et la passation de la mémoire dans leurs enjeux éthiques, esthétiques et proprement stylistiques. C’est ainsi en se faisant agent de la traversée de l’espace, du temps, des frontières entre auteur et lecteur, autrui et moi, visible et invisible, conscience et inconscient, c’est-à-dire passeur, que le médiateur-scripteur parachève l’entreprise de transmission et redonne à la littérature sa place de choix dans la société contemporaine.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".