Une race qui ne sait pas mourir: une analyse de la race dans plusieurs textes littéraires québécois
Notice bibliographique
Résumé
Cette thèse présente une étude de la représentation de la race et son rôle dans la formation des discours littéraires et identitaires au Québec. À partir de la phrase célèbre de Félix-Antoine Savard, « une race qui ne sait pas mourir », jusqu’au roman de l’écrivain haïtien Dany Laferrière, Je suis un écrivain japonais, en passant par L’appel de la race de Lionel Groulx, sans oublier les propos sanglants de Michèle Lalonde dans Speak White et ceux de Pierre Vallières dans Nègres blancs d’Amérique, la littérature canadienne-française et québécoise est hantée par la question de la race. C’est précisément à cause de la présence persistante, souvent angoissante, du concept que je me propose d’en analyser les modalités discursives et les significations dans des textes écrits à divers moments clés entre 1839 et 2008: le rapport de Lord Durham (1839); L’appel de la race (1922) de Lionel Groulx; Menaud, maître-draveur (1937) de Félix-Antoine Savard; Ashini (1960) d’Yves Thériault; Speak White (1974) de Michèle Lalonde; Nègres blancs d’Amérique (1972) de Pierre Vallières; Comment faire l’amour avec un Nègre sans se fatiguer (1985) et Je suis un écrivain japonais (2008) de Dany Laferrière; et Quatre mille marches (2004) de Ying Chen. Pour ce faire, cette thèse se situe dans un cadre théorique interdisciplinaire qui intègre la théorie critique de la race, le féminisme et la théorie queer.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,015 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
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.
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 ».