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Enregistrement W2073469828 · doi:10.7202/037963ar

Chansons de travail, chansons de chômage : une lecture du monde ouvrier pendant la crise à travers l’oeuvre de La Bolduc

2009· article· fr· W2073469828 sur OpenAlexaffvenueabout
Marie-Josée Charest

Notice bibliographique

RevueÉtudes littéraires · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pendant les années 1930, Mary Travers travaille à l’écriture de chansons folkloriques abordant la délicate question du labeur des plus pauvres en période de crise. Elle se dépeint comme une femme au service de la collectivité, elle évoque les hommes forcés au chômage pendant la crise économique et, dans un esprit traditionaliste, elle célèbre le labeur de l’agriculteur, qui, dans ses mots, devient le personnage mythique de « l’ancien temps » idéalisé. Comment se positionne-t-elle dans ses chansons traditionnelles par rapport à une réalité du travail de plus en plus industrialisée ? Comment juge-t-elle l’entrée des femmes sur le marché du travail ? Quelle est son opinion quant aux mesures de l’État alors que les emplois sont rares et que la pauvreté est criante ? Se considère-t-elle comme une femme de carrière, elle qui lance les premiers disques à succès de l’histoire de la chanson québécoise ? Soulevant quelques tabous et en renforçant d’autres, notamment à propos du travail des femmes, elle donne des chansons à l’image du discours social ambiant de son époque, mais se distingue elle-même par son propre métier de chansonnière et la façon dont elle en parle. La situation économique au Québec modifie la perception générale du travail et les textes de Mary Travers répercutent ce débat de façon originale, donnant accès au point de vue d’une femme travailleuse, issue des petits milieux où le travail est un moyen de survie, mais aussi une source de fierté. L’analyse sociocritique des chansons esquisse du même coup le portrait du discours social sur le travail pendant la crise.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil0,659

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0220,013
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,231 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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