Bibliographic record
Abstract
Cet entretien a été réalisé avec Luc Provost1, la drag-queen montréalaise la plus célèbre dont le personnage Mado est une effigie des milieux LGBT montréalais. Une drag queen est généralement une personne qui s’identifie comme un homme, mais qui performe de manière ponctuelle un personnage féminin. Les drag queen sont nombreuses à Montréal et font partie intégrante du Village gay de Montréal, notamment grâce à l’institution du Cabaret Mado, ouvert par Luc Provost et ses associés, il y a maintenant dix ans. Mado fête ses vingt-cinq ans de scène cette année. Devenu personnage incontournable de la scène gay, c’est aussi un personnage apprécié par l’ensemble des Québécois pour son franc parlé et sa joie de vivre débordante. Ses expressions typiquement montréalaises son inspirées de la ville de son enfance et de la littérature québécoise, notamment de Michel Tremblay2. Luc Provost performe Mado non seulement dans son cabaret, mais organise également le spectacle Mascara qui a lieu à Montréal dans le cadre du festival LGBT Divers/Cité depuis quinze ans. Il a également conquis la France où il joue son spectacle depuis dix ans.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.074 | 0.016 |
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".