Régis Roy (1864-1944) ou la mise en vers de facéties du terroir
Notice bibliographique
Résumé
Pour sa part, Jean-Pierre Pichette verse un nouveau chapitre au dossier de la transposition des récits oraux dans des oeuvres littéraires. À l’analyse des écrits destinés à la jeunesse de l’écrivaine Marie-Rose Turcot (Cahiers Charlevoix 3) et de l’ethnologue Marius Barbeau (Cahiers Charlevoix 4), il ajoute l’examen des « petits contes drolatiques » qu’un autre écrivain d’Ottawa, Régis Roy (1864-1944), a publiés entre 1906 et 1928. Cet auteur affirme avoir tiré « du terroir », donc lui-même entendu, les 132 récits brefs et amusants qu’il a mis en vers dans ses trois recueils. La rusticité de sa poésie découle nettement de la source populaire de son inspiration. Par la comparaison d’un échantillonnage de « petits monologues comiques en prose rimée » avec des variantes relevées dans la tradition orale canadienne-française, cette étude entend démontrer que les ingrédients de son humour sont vraiment les « bons mots du terroir ». En choisissant de mettre en vers des contes facétieux – fabliaux véritables fondés sur des sottises, ruses, quiproquos et calembours – Régis Roy s’est taillé une place originale dans le courant terroiriste de son temps.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».