Notice bibliographique
Résumé
Commémorer les individus et les événements du passé collectif, participer aux activités d’une société historique, œuvrer dans le monde de l’édition, visiter les collections patrimoniales d’un musée, constituer sa généalogie, lire et écrire un roman historique, s’adonner à un jeu vidéo ou régler un litige ancien devant les tribunaux : toutes ces pratiques relèvent des usages publics du passé, qui composent un domaine sensible de la vie en commun. Pour qu’ils puissent faire Cité, les membres de toute communauté doivent insérer cette dernière dans le temps. Les membres des francophonies nord-américaines en Acadie, au Québec, en Ontario français, dans les Prairies, en Nouvelle-Angleterre ou ailleurs aux États-Unis, ne dépareillent pas en se situant aussi dans le temps. Leurs usages publics du passé cherchent à instituer une société, établir une filiation, énoncer une référence, constituer un imaginaire, régler des conflits. Pour faire communauté, les francophones nord-américains font alors leur temps. Faire son temps dans les francophonies nord-américaines regroupe une multitude de pratiques individuelles et communautaires. De ces manifestations offrant une perspective kaléidoscopique, le présent recueil en présente quinze études de cas et témoignages sur des usages spécifiques du passé. Provenant d’horizons disciplinaires variés, de l’histoire à la sociologie en passant par le droit, l’ethnologie, la linguistique, la littérature, l’édition et le jeu vidéo, ces études et témoignages explorent les manières de faire des francophones en Amérique du Nord, dans leur aménagement d’un espace communautaire où le passé, le présent et l’avenir constituent des enjeux cruciaux. Avec la collaboration de Gérard Bouchard, Valérie Bouchard, Caroline-Isabelle Caron, Karim Chahine, Marie-Frédérique Desbiens, Serge Dupuis, Pierre Foucher, Sophie Imbeault, Louise Lainesse, Félix LeBlanc-Savoie, Cynthia Marmen, Julien Massicotte, Martin Pâquet, Marie-Pier Picard, Jean-Vincent Roy et Joseph Yvon Thériault.
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,466 | 0,270 |
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 ».