Le mal du pays: nostalgie et retour aux sources dans les contes de Fred Pellerin
Notice bibliographique
Résumé
Cette thèse de maîtrise est une analyse du concept du retour dans les trois premiers recueils de contes publiés par Fred Pellerin : Dans mon village, il y a belle Lurette… (2001), Il faut prendre le taureau par les contes! (2003) et Comme une odeur de muscles (2005). L’objectif est de démontrer que la nostalgie pour le passé et le désir du retour aux sources représentent un concept qui revient à plusieurs reprises dans les contes de Pellerin et qu’il suscite un engouement chez ses lecteurs. En ce qui a trait à la méthodologie, cette thèse se divise en deux grandes parties intitulées respectivement « Les grands thèmes » et « Langue et procédés techniques ». La première partie porte sur l’analyse des différents motifs qui font partie intégrante de l’ensemble de l’oeuvre de Fred Pellerin: les thèmes du refuge, de la solidarité, du village, de l’histoire et du passé seront, entre autres, analysés. La deuxième partie étudie les particularités de la langue de l’auteur. L’histoire de la langue française au Québec, les niveaux de langage et les procédés techniques sont les principaux éléments qui caractériseront cette partie du travail.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».