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Enregistrement W7104436007 · doi:10.71781/22420

Je suis une voiture ; suivi de L'écriture du fleuve dans la poésie de Mahigan Lepage et de Pierre Nepveu

2021· dissertation· fr· W7104436007 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCaribbean and African Literature and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrichoepitheliomaIdentity (music)ESPACE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Je suis une voiture est un recueil de nouvelles qui s’articulent depuis différents lieux du Québec. Le rapport qu’entretient la narratrice —la même pour chaque texte— avec ces différents espaces est réfléchi depuis un point d’ancrage montréalais. L’objectif des textes est moins de décrire les lieux que de les faire ressentir et d’en restituer l’ambiance. Parce qu’ils sont issus du monde sensible, les lieux permettent d’ancrer les textes dans le réel. Le travail de réalisme passe aussi par le personnage de la narratrice qui permet de présenter plusieurs motifs récurrents de la vie humaine : l’amour surtout, l’amitié, mais aussi la perte, la colère, la tristesse... Je suis une voiture se présente comme une collection de souvenirs qui se croisent et se mêlent. L’ordre des textes n’est pas chronologique, mais propose un itinéraire où chaque escale est une fenêtre sur une époque de la même vie. L’essai « L’écriture du fleuve dans la poésie de Mahigan Lepage et de Pierre Nepveu » interroge trois recueils de poésie pour répondre à la question : comment écrire le fleuve? De Lepage a été retenu le fleuve colère et de Nepveu La dureté des matières et de l’eau ainsi que Romans-fleuves. Ces textes ont l’avantage d’offrir trois formes poétiques différentes : la fable, les vers et la prose. Dès lors, chacun des poèmes devient une réponse possible à la question. Cet essai s’applique à montrer que, pour écrire le fleuve, il faut reconstituer dans le poème les caractéristiques principales de ce corps hydrographique pour les transposer dans le texte. L’essai en retient principalement deux : l’eau et le mouvement et l’analyse adopte un double point de vue thématique et formel.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,346

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,011
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,165 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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