Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire se penche sur l’expérience urbaine dans les recueils de poèmes Kaléidoscope ou Les aléas du corps grave et Trivialités de Michel Beaulieu. L’objectif de cette étude est d’analyser comment la ville contribue à orienter Beaulieu vers le récit au sein même du poème et produit de ce fait une hétérogénéité générique dans ses recueils. Le premier chapitre montre que, dans Kaléidoscope, le sujet parvient à transformer son rapport à la ville natale, Montréal, en élaborant une véritable poétique du regard qui lui permet de faire l’expérience d’une temporalité kaléidoscopique, laquelle engendre du récit dans le poème. Le second chapitre analyse, dans Trivialités, le parcours mental qu’effectue le sujet poétique dans sa ville natale dans le but de mettre en récit les événements marquants de sa vie. À partir de la théorie de l’énonciation, le dernier chapitre étudie les modalités du récit dans les deux recueils de Beaulieu et montre que la cohabitation des régimes d’énonciation du « discours » et du « récit » oblige à reconsidérer la nature du sujet qui s’énonce dans le recueil en repoussant les frontières entre autobiographie et lyrisme.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".