Bibliographic record
Abstract
L a question de l'américanité continue d'habiter l'horizon de la réflexion au Québec, et le débat de fond soulevé par cette question, qui s'est poursuivi dans les pages de cette revue (Miguelez, 2004 ;Thériault, 2004), m'incite à répondre à l'invitation au moins implicite qui m'est faite de m'y engager 1 .Pour ce faire, je tenterai de déceler, surtout à travers deux dimensions (idéologique et sociologique), des points de désaccord profonds avec l'analyse proposée par Thériault (2002), qui a servi à lancer le débat autour de cette question sur des bases polémiques.À cet égard, je confesse d'abord et avant tout un malaise sérieux ressenti à la lecture du livre de Thériault (malaise ressenti initialement, mais toujours présent), qui me semble préfigurer bon nombre de complications superflues dans le débat ; ce malaise tient à une formulation qui apparaît fréquemment dans l'ouvrage, et qui conduit à mes yeux à une mauvaise appréhension fondamentale de cette question de l'américanité.On trouve en effet assez souvent, au fil des pages de Critique de l'américanité, une structure grammaticale qui conduit l'« objet » de l'interrogation à se transformer en « sujet », jean-françois côté
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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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.002 |
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.
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".