Bibliographic record
Abstract
L’autobiographie de Claire Martin, Dans un gant de fer , a suscité une vive controverse lors de sa parution en 1965, à cause de ses révélations-chocs sur la violence familiale et sur l’éducation des jeunes filles dans le Québec d’avant la Révolution tranquille. Il va de soi que l’impact du livre n’aurait pas été le même si l’auteure avait couché son récit sous une forme romanesque. Cet article analyse la réception publique et privée de Dans un gant de fer par rapport à la question de la référentialité, élément essentiel et pourtant difficile à cerner dans toute autobiographie. En énumérant les partis pris passionnés pour ou contre la « vérité » du livre, ainsi que les réponses tout aussi passionnées de l’auteure à ses critiques, il tente de mettre en valeur l’importance de Dans un gant de fer non seulement comme oeuvre littéraire mais comme document historique.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.004 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".