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Enregistrement W4312188471 · doi:10.26754/ojs_ondina/ond.202285835

Apprendre à vivre avec la nature

2022· article· fr· W4312188471 sur OpenAlexaboutno aff
Květuše Kunešová

Notice bibliographique

RevueOndina - Ondine · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’article se veut une analyse du roman Le soleil se lève au Nord de Doric Germain, écrivain franco-ontarien. Le thème est bien « canadien », étant donné qu’il s’agit d’un retour à la nature. Le protagoniste de l’histoire est Marc Bérard, un adolescent de dix-sept ans. Sa mère décédée, son père hospitalisé, il doit fermer la porte sur ce qui lui est familier, c’est-à-dire la ville : les rues pavées, les gratte-ciel et le confort matériel de la vie urbaine. Du jour au lendemain, il se retrouve chez son oncle, dans la grande forêt d’épinettes du Nord, là où la vie est un combat de tous les instants contre la nature sauvage. Mais cette nature réserve ses trésors et ses secrets à ceux qui savent l’apprivoiser. Quelques mois suffiront pour faire de Marc un jeune homme confiant en l’avenir et en ses capacités. Bien que le point de départ de notre approche soit sociologique, la méthodologie adoptée a permis une analyse du roman plus complexe. L’optique sociologique est équilibrée par celle concentrée sur les questions identitaires car il s’agit d’un roman de l’apprentissage. Le rôle du milieu dans la vie humaine est incontestable, la nature considérée de plus en plus un contrepoids à la civilisation urbaine. Le roman de Doric Germain représente une approche originale envers la thématique qui porte sur les relations entre la nature et l’homme. La valeur du récit réside dans cette image spécifique de l’espace habité non-urbain. Mots-clés : civilisation urbaine, monde rural, nature, roman d’apprentissage, littérature québécoise

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,597
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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