Bibliographic record
Abstract
DE LA COURTE ÉCHELLE À CAMUSSimon Boulerice se réclame de la génération de la Courte Échelle, et la faillite récente de cette maison d'édition lui fait de la peine.Dès l'âge de douze ans, en effet, il était rémunéré par la Courte Échelle pour lire les manuscrits.Il remplissait un questionnaire, recevait un chèque de 25 ainsi que le livre qu'il avait évalué, celui-ci une fois paru.Cependant, il lisait aussi des livres venus d'ailleurs, par exemple, de chez Québec-Amérique, et signés Anique Poitras, Michèle Marineau, Sonia Sarfati, entre autres ; à vrai dire, il avait un faible pour Susanne Julien, à cause de son talent dramatique, et aussi parce qu'elle était moins populaire parmi ses camarades de classe.Mention spéciale toutefois à Robert Soulières, qui continue de le faire rire.À 17 ans, Simon Boulerice, cégépien inscrit en littérature, dévore Camus, Kundera et Kafka.À la fin de ses études secondaires, il avait déjà découvert le grand Michel Tremblay.À l'heure actuelle, sa table de chevet déborde de livres.Éclectique dans ses choix, il en lit plusieurs en même temps ; jugezen vous-mêmes : Tout foutre en l'air, de Simon Lanctôt, sur l'enseignement ; une autobiographie de l'actrice Sophia Loren ; Big Brother, de Lionel Shriver ; de Marie-Sissi Labrèche, La vie sur Mars ; ou encore Dagaz, de Stéphanie Pelletier… Toutefois, il ne dédaigne pas non plus lire des livres jeunesse comme l'album adapté de Dracula, par Fabrice Boulanger.En fait, il alterne joyeusement les livres pour adultes et ceux écrits pour les jeunes.
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 | 0.007 | 0.063 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.049 | 0.046 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.008 |
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".