Notice bibliographique
Résumé
During a time of uncertainty over collective identity and social transformation, Quebec novels started getting sick – after 1940, the number of narratives about illness, disease, and sick characters intensified. For the last seventy years, generations of authors have turned to medically oriented stories to represent day to day life and political turmoil. In Curative Illnesses, Julie Robert investigates how the theme of sickness is woven into literature and gauges its effect on depictions of Quebec’s national identity. Challenging the legitimacy of illness as a metaphor for the nation, Robert contests interpretations of illness-related literature that have presented Quebec itself as ailing. Through re-examinations of Quebec novels, Curative Illnesses shatters the illusion of congruency between the nation and the body, countering assumptions about nationwide weakness and victimization. For Quebec in particular, these assumptions have greater implications, because the separatist movement, policies of interculturalism, and majority language rights revolve around protecting and defending Québécois society and its cultural values. Robert skilfully demonstrates a more nuanced view of illness through a series of analyses focusing on works of literature from some of Quebec’s most renowned novelists, including Gabrielle Roy, André Langevin, Denis Lord, Hubert Aquin, Jacques Godbout, Pierre Billon, and Anne Bernard. Using an interdisciplinary approach that engages with nationalism, postcolonial studies, literature, rhetoric, and the medical humanities, Curative Illnesses explores how moving beyond earlier diagnoses offers new insights into nationhood.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,136 | 0,025 |
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 ».