« En moins de rien je le sus par coeur et même avec sa naturelle prononciation1 ». L’apprentissage facile et rapide des langues étrangères : un topos picaresque ?
Bibliographic record
Abstract
Dans le Voyageur malchanceux (1594) de Thomas Nashe, le Page disgracié (1643) de Tristan L’Hermite et les Aventures de Simplicissimus (1669) de Grimmelshausen, le narrateur-personnage raconte avoir appris une langue étrangère. Plus précisément encore, ces textes font apparaître le topos « narrateur apprendre langue étrangère facilement et rapidement ». Cet article interroge la co-occurrence de ce topos dans trois romans classés sous l’étiquette générique du picaresque. La récurrence des topoï langagiers dans ce genre romanesque nous semble en effet faire signe vers une véritable réflexion sur le langage et la communication. L’étude d’un topos linguistique opposé : « apprendre très difficilement le latin », ainsi que d’autres topoï autour de l’apprentissage de variantes langagières, dans les romans espagnols considérés comme fondateurs du genre, confirment combien l’apprentissage des langues n’est pas une voie d’intégration sociale durable pour les personnages, mais plutôt un moteur de l’intrigue épisodique, qui se poursuit selon un schéma sisyphéen pessimiste.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.003 |
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".