C’est pas des blagues. Histoires pour rire et pour penser , Alain-Noël Henri, Toulouse, érès, 2013
Bibliographic record
Abstract
Alain-Noël Henri C'est pas des blagues.Histoires pour rire et pour penser Toulouse, érès, 2013 Alain-Noël Henri, normalien, agrégé de philosophie et psychanalyste, a consacré sa carrière à créer et animer des dispositifs destinés à « penser à partir de la pratique » et à superviser l'activité de quantité de psychologues et autres travailleurs sociaux.C'est au cours de ses activités de formation et de supervision qu'il utilise l'histoire drôle comme modus operandi, dont il nous livre ici la forme de maïeutique qu'elle peut susciter.Comme le précise Georges Gaillard, l'un de ses collègues à l'université de Lyon 2 1 , chaque histoire drôle, « dans le raccourci et le rire qu'elle entraîne, pousse [le lecteur] à des sauts logiques, déplace les enjeux et dissout dans le même temps quelque espoir où il s'était fourvoyé ».Ainsi en va-t-il des dizaines de blagues collectées durant sept décennies, certaines remises en perspective historique, toutes aux leçons quasi intemporelles.Ce n'est d'ailleurs pas sans avoir hésité longuement que l'auteur nous livre ses histoires car, détachées de leur contexte social de production, elles risquent de perdre à la fois leur saveur et leurs vertus.Comme il le précise, « ce qui brille, pétille, excite dans le feu de l'échange verbal […] devient isolé, étiqueté, aligné sur des rayons, aussi terne et misérable qu'un caillou chatoyant ramassé au fond d'un ruisseau une fois qu'il est sec, ou qu'un chapiteau volé à une chapelle romane dans la villa tape-à-l'œil d'un nouveau 1. O. Omay, G.Gaillard, Rencontre avec Alain-Noël Henri, Penser à partir de la pratique, Toulouse, érès, 2009, p. 8, ouvrage commenté dans le numéro 11 de cette même revue. Comptes rendus d'ouvrages
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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 | 0.006 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.005 |
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".