Notice bibliographique
Résumé
Comme son titre l’indique, ce mémoire a pour objet une réflexion sur la mise en récit d’un personnage historique. Afin d’explorer l’évolution des points de vue sur un personnage historique (Maurice Duplessis) et l’époque à laquelle il est rattaché dans la mémoire collective (la Grande noirceur), ce travail s’appuiera sur la théorie de la biographie de François Dosse (Le pari biographique) ainsi que sur les mises en récit et le discours de trois auteurs différents. La première biographie analysée sera Maurice Duplessis et son temps, récit historique romancé et admiratif d’une figure quasi royale, écrit par Robert Rumilly, historien royaliste et disciple de Charles Maurras. La seconde biographie analysée sera Duplessis, le grand récit épique d’un conservateur illustre, écrit par Conrad Black, homme d’affaires et historien de sensibilité conservatrice. Finalement, la troisième biographie analysée sera la série télévisée Duplessis, écrite par Denys Arcand, présentant Duplessis comme l’incarnation tragique et séguiniste de la nation canadienne-française, lucide et désabusé par rapport à l’impasse historico-politique de son peuple. Pour compléter l’analyse, ce mémoire s’appuiera aussi sur la théorie de l’identité narrative de Paul Ricœur dans Soi-même comme un autre, Temps et récit et La mémoire, l’histoire, l’oubli, et sur la mise en récit et l’écriture même de l’histoire étudiée par Michel de Certeau dans L’écriture de l’histoire. À travers l’analyse de ces trois biographies, ce mémoire tentera de montrer l’évolution du rapport à la mémoire collective et les distinctions entre l’Histoire et la fiction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».