Faire confiance au Canadien moyen – Les manuels techniques de Louis-Alexandre Bélisle
Bibliographic record
Abstract
C’est à la veille de la Deuxième Guerre mondiale que Louis-Alexandre Bélisle, journaliste et enseignant devenu imprimeur, conçoit plusieurs collections de manuels à l’usage des ouvriers et des élèves des écoles techniques. Inspirée en partie d’ouvrages produits aux États-Unis, la série « Arts, métiers et technique » n’en est pas moins collée à la réalité québécoise. En effet, Bélisle ne se contente pas de transposer des données factuelles dans le contexte canadien, il adapte les contenus et, surtout, il accorde une importance capitale à la terminologie, n’hésitant pas à conserver des anglicismes et à avoir recours à des canadianismes pour mieux rendre compte de l’univers ouvrier. Ainsi, avec ses manuels, non seulement Bélisle reconnaît l’originalité et l’exactitude du vocabulaire ouvrier, mais il en revendique l’utilisation et en défend la légitimité. Les manuels de Bélisle s’adressent à une classe ouvrière économiquement et culturellement dominée. Certes, l’éditeur y transpose sa vision du monde, soit celle d’un enseignant de l’École de commerce et d’un patron d’entreprise, mais il y transmet aussi sa conception de la culture, qui lui fait préférer au français standard la vivacité de la langue du peuple. C’est cet intérêt pour la langue qui fait des manuels de Bélisle un cas à part, à la frontière des cultures bourgeoise et ouvrière.
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 | 0.009 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.020 | 0.034 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.004 |
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".