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Record W112288390

Noces de sable ou l’importance d’occuper son espace

2011· article· fr· W112288390 on OpenAlexaff
Aurélien Boivin

Bibliographic record

VenueÉrudit (Université de Montréal) · 2011
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDiverse Cultural and Historical Studies
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsArtESPACEHumanities
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

abord connue comme poète, récompensée par l'attribution de plusieurs prix, dont le prix Émile-Nelligan et le prix Jovette-Bernier pour son recueil Les vies frontalières (1991), Rachel Leclerc publie un premier roman, Noces de sable 1 , en 1995, réédité en janvier 2011.Trois autres romans suivront, dont son plus récent, La patience des fantômes (Boréal, 2011), une saga familiale qui se déroule en grande partie dans sa région natale, la Gaspésie.De quoi s'agit-il ?Noces de sable se veut un roman qui sonde les profondeurs de l'âme humaine à travers le destin de quelques personnages hauts en couleur qui se débattent pour vivre.C'est aussi un roman qui s'intéresse à la condition humaine, celle des pêcheurs de la péninsule gaspésienne, tout en tâtant de l'Histoire, sans toutefois être qualifié de roman historique, comme les sagas québécoises si populaires depuis deux ou trois décennies.L'intrigue s'amorce au printemps 1835, dans un petit village de pêcheurs gaspésiens, alors que se meurt Gabriel Foucault, qui a déjà tenu tête à l'exécrable marchand et entrepreneur Richard Thomas -directeur de la compagnie qui porte son nom -, sans avoir jamais réussi à l'amadouer.Unique employeur de ce coin de pays, Thomas exploite effrontément les pêcheurs de la région (comme Charles Robin, de Paspébiac, dont s'est inspirée l'auteure) achetant à vils prix le produit de leurs pêches, tout en les obligeant à s'approvisionner en denrées alimentaires, vêtements, articles et instruments de pêche à son magasin à des prix

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.167
Threshold uncertainty score0.332

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0100.015
Scholarly communication0.0060.004
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0230.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.187
Teacher spread0.162 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2011
Admission routes1
Has abstractno

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