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Record W1889283563 · doi:10.7202/1005121ar

Les paysages sylvestres et la dynamique de l’altérité dans Hélier, fils des bois de Marie Le Franc

2011· article· fr· W1889283563 on OpenAlexaffvenue
Rachel Bouvet

Bibliographic record

VenueVoix et Images · 2011
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Bretonne d’origine et québécoise d’adoption, Marie Le Franc (1879-1964) a passé sa vie à faire des allers-retours entre les deux rives de l’Atlantique. Ses romans, tout comme ses récits de voyage, mettent en avant la relation de l’être humain avec l’espace : les paysages y jouent un rôle prépondérant, car ils déterminent à la fois l’intrigue, les traits des personnages, leurs passions et leurs actions. Il est proposé dans cet article de considérer ces oeuvres comme des romans géographiques, suggérant avant tout l’écriture (graphie) d’une région particulière de la Terre (géo), et d’étudier sous cet angle ce qui apparaît aujourd’hui comme la première incursion littéraire féminine dans la forêt nordique, à savoir le roman Hélier, fils des bois (Paris, Rieder, coll. « Prosateurs français contemporains », 1930). L’étude se base sur les théories multidisciplinaires du paysage et sur les réflexions concernant l’imaginaire de la forêt pour examiner deux axes complémentaires : la construction du paysage sylvestre et la dynamique de l’altérité. Étant donné qu’Hélier semble être l’émanation de la forêt entourant le lac Tremblant dans les Laurentides et qu’il joue un rôle de médiateur entre cette dernière et la jeune Française venue y prendre des vacances, l’altérité apparaît en effet comme le principe dynamique du récit.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.544
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.004
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.049
GPT teacher head0.293
Teacher spread0.244 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designObservational
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

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Published2011
Admission routes2
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