Bibliographic record
Abstract
Bien que les poèmes de Saint-Denys Garneau aient attiré l’attention d’un bon nombre de traducteurs et de traductrices anglophones, les deux qui ont le mieux réussi sont F. R. Scott et John Glassco, deux poètes associés au groupe de McGill, lequel était actif à l’époque de Saint-Denys Garneau. Leur rapport avec le poète québécois sera abordé en deux volets. Dans un premier temps, je décris les contextes historiques reliés à l’émergence de la poésie de Saint-Denys Garneau. S’il a fallu plusieurs années pour que sa poésie soit dûment reconnue par les lecteurs francophones, son accueil par le milieu littéraire anglophone fut encore plus lent, et il est même frappant que ce dernier n’ait jamais accordé au poète le statut qui lui revient. En dépit du fait qu’une traduction complète de ses poésies par John Glassco soit disponible, son absence dans le monde littéraire anglophone serait due à la fois à ses traductions et à l’incapacité des lecteurs anglophones à comprendre sa poésie. Il y aurait une différence d’imaginaire entre les lecteurs canadiens et québécois. Pour éclaircir cette différence, je me sers, dans le second volet de la réflexion, de la distinction qu’établit Pascal entre l’esprit de géométrie et l’esprit de finesse, dont le premier caractériserait le lecteur canadien et le second, le lecteur québécois. Même si, en somme, Saint-Denys Garneau avait la bonne fortune de trouver une traduction vraiment réussie, ce qu’il n’a pas pour le moment, une telle traduction ne trouverait que peu de lecteurs.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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.
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".