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Enregistrement W2035255673 · doi:10.7202/039393ar

Errance et tropismes dans l’écriture de Simone Chaput

2010· article· fr· W2035255673 sur OpenAlexaffvenueabout
Marie-Noëlle Rinné

Notice bibliographique

RevueCahiers franco-canadiens de l Ouest · 2010
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMilitary, Security, and Education Studies
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les deux notions d’errance et de tropismes ont, chacune à leur façon, suscité maintes études littéraires. La première, souvent évoquée au sujet de la littérature canadienne d’expression française, relève aussi des littératures migrantes en général, regroupant une thématique à la fois variée et commune: absence de racines, sentiment d’altérité et questionnement sur un avenir précaire (ou pressenti comme tel). Sous la plume d’auteurs canadiens, de tels sujets de réflexion et d’inquiétude deviennent fréquemment ceux de personnages caractérisés comme étant nouvellement arrivés au Canada, ou comme des francophones vivant les difficultés issues de leur fait minoritaire. La notion de tropismes, quant à elle, ne semble pas a priori appartenir à la rhétorique canadienne. En effet, elle se centre plutôt sur l’écriture de Nathalie Sarraute et du monde littéraire qui s’y rattache: le Nouveau Roman, l’absurde, l’après-guerre. Cette étude rassemble pourtant les deux notions, formant un nouveau cadre d’analyse dans l’approche de trois romans de Simone Chaput, écrivaine manitobaine: Le coulonneux , La vigne amère et Un piano dans le noir . Alors que les deux premières parties de cette recherche relèvent les éléments s’apparentant à l’errance ou aux tropismes, la troisième partie tente d’en interpréter les motivations sous-jacentes. S’agit-il d’une représentation philosophique spécifique à Simone Chaput, de portraits défaitistes de femmes, ou bien cette écriture exprime-t-elle le malaise dû au fait minoritaire de l’Ouest canadien francophone?

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,783
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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