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Record W1594502157 · doi:10.7202/011283ar

Voyages et fictions chez Jack Kerouac

2005· article· fr· W1594502157 on OpenAlexaffvenueabout
Gilles Bibeau

Bibliographic record

VenueAnthropologie et Sociétés · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicFrench Literature and Poetry
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

S’appuyant sur la définition que Jack Kerouac a donnée de lui-même (« Je ne suis pas un “beat” mais un mystique catholique étrange, solitaire et fou… »), l’auteur lit l’immense oeuvre du « Ti-Jean » de Lowell comme si elle proposait, à travers une ethno-fiction, la mise en scène imaginaire du mythe fondateur d’un lignage Canuck, de la chronique généalogique de la migration des Kerouac, de la Bretagne aux États-Unis en passant par le Québec, et de la difficile américanisation d’une famille ouvrière, catholique et de langue française dans un des « Petits Canadas » des États-Unis. L’article démontre que l’image de « Beatnik » ne fait pas justice à l’extraordinaire créativité littéraire de cet écrivain qui a inventé un style d’écriture automatique inconnu avant lui, qui a mis en mots l’esprit de toute une époque dans un des « grands romans américains » du XXe siècle et qui a réécrit une nouvelle version de la mythologie américaine du voyage. Le monde imaginaire de Kerouac a été celui de l’exploration intérieure comme chez Walt Whitman, celui de l’excès dans l’errance, dans une descente en soi jusqu’à la folie et à la mort dans l’alcool, et enfin, celui du retour compulsif sur l’identité hybride des Franco-Américains dans une Amérique amérindienne. L’auteur montre que la légende franco-américaine des Duluoz a été, pendant quelques années, le mythe du peuple américain.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
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: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.074
Threshold uncertainty score0.148

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0110.006
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0000.002
Research integrity0.0010.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.166
GPT teacher head0.512
Teacher spread0.345 · 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

Citations6
Published2005
Admission routes3
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