Histoires de langues : Montréal, a once-divided city ; La logeuse d'Eric Dupont ; et Heroine de Gail Scott
Bibliographic record
Abstract
Ayant recours aux théories de la «surconscience linguistique», du «choc des langues» et des «zones de contact» telles que développées par Lise Gauvin, Sherry Simon et Catherine Leclerc, ce mémoire a pour objectif de développer une littérature montréalaise activée par la langue et les langues dans un contexte contemporain. S'inspirant des débats entourant la littérature anglo-québécoise, et la place accordée à l'imaginaire anglo-montréalais et à ses représentants dans l'histoire, deux romans sont analysés du point de vue des langues : La logeuse d'Eric Dupont et Heroine de Gail Scott. À la lumière d'une interdiction formulée par Gilles Marcotte dans « Neil Bissoondath disait… », célèbre brûlot qui prohibe l’analyse conjointe des littératures de langue française et anglaise, l'approche adoptée dans ce mémoire vise par l'intermédiaire des romans à dépasser les propos de Marcotte afin de créer une spécificité montréalaise orientée par des préoccupations linguistiques. Ce mémoire démontre que les propos de Gilles Marcotte sont intenables dans le contexte actuel où les langues ne sont plus une source de division, mais bien un prétexte à joindre dans un propos qui les englobe et les dépasse les corpus de langue anglaise et française dans le contexte montréalais. La logeuse et Heroine témoignent d'un imaginaire et de préoccupations linguistiques comparables et de ce fait, permettent de définir les contours d'une littérature montréalaise activée par les langues. Enfin, ce mémoire se questionne sur l'équation entre langue et culture, mais également entre littérature et culture afin qu'une langue montréalaise, à l'instar d'une littérature montréalaise, prenne forme.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
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".