Bibliographic record
Abstract
L’intervention du gouvernement de Maurice Duplessis dans les domaines de l’éducation et de la culture a peu retenu l’attention des historiens, sauf sous l’angle négatif pour l’un et l’autre cas. Le présent article se propose de mieux cerner l’idéologie, les stratégies et les réalisations de ce gouvernement dans ces deux domaines jugés inséparables dans l’esprit de Duplessis. Une première partie analyse les actions entreprises en regard de l’enseignement primaire, secondaire et professionnel mis sous pression avec le baby boom d’après-guerre et avec l’amplification des problèmes de financement des infrastructures scolaires. Le rôle des ministres Paul Sauvé, Omer Côté et de leurs collaborateurs y est abordé et, également, les contradictions qui émergent entre l’idéologie confessionnelle et le rôle croissant de l’État. La seconde partie est consacrée à la culture dans son rapport avec les arts, les lettres et le patrimoine. Dans quelle mesure le gouvernement Duplessis a-t-il contribué à développer des institutions culturelles publiques et à financer l’aide à la culture ? Après avoir analysé les dépenses du gouvernement à cet effet, le présent article passe en revue les différents secteurs culturels en considérant le rôle des principaux acteurs dont Maurice Duplessis, Omer Côté et Jean Bruchési. À la lumière de ce bilan, peut-on qualifier les années 1944-1959 comme étant celles de « la grande noirceur » ? Les faits permettent de dresser un portrait beaucoup plus nuancé de la situation.
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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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".