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Enregistrement W7028688146

Fugues (roman), suivi de, Analyse des figures maternelles dans quatre romans québécois contemporains (2011-2018)

2022· dissertation· fr· W7028688146 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2022
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)Context (archaeology)PoetryBiography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La première partie de cette thèse est constituée d’un roman intitulé Fugues, racontant l’histoire de Renaud Saint-Laurent, un jeune abitibien se sauvant dans la ville de Québec avec une adolescente anishinabe récemment rencontrée. Ensemble, ils se retrouvent à vivre dans un squat et découvrent les difficultés inhérentes à la vie dans la rue. Au bout de quelques mois, Kiona, la compagne de Renaud, apprend qu’elle porte un enfant. Malgré les hésitations de sa compagne, Renaud réussit à la convaincre de garder l’enfant. La jeune femme finit par regretter d’avoir cédé aux pressions de son conjoint et découvre que la maternité n’est pas quelque chose d’inné chez les femmes. Le récit est présenté à la deuxième personne, du point de vue de Renaud. La partie création se veut une méditation sur le rapport à la maternité dans un contexte difficile. La seconde partie de cette thèse consiste en l’analyse de quatre romans québécois contemporains mettant en scène un personnage de mère autochtone. Le corpus est composé d’Elle et Nous (Michel Jean), de Neka (Alain Olivier), de Matisiwin (Marie Christine Bernard) et de Kuessipan (Naomi Fontaine), tous des romans publiés durant la deuxième décennie de ce siècle, dans diverses maisons d’édition québécoises. En créant une grille d’analyse, nous cherchons à identifier le traitement des thèmes de la maternité et de la culture autochtone dans les divers ouvrages afin d’identifier les différences et les recoupements selon l’origine (autochtones ou non) et le sexe/genre des auteurs étudiés.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0100,005
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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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