Présence et absence du portrait à l’École littéraire de Montréal. Les exemples de Charles Gill et d’Émile Nelligan
Bibliographic record
Abstract
Parce que l’influence du symbolisme a conduit plusieurs membres de l’École littéraire de Montréal à envisager la poésie selon un paradigme musical (la musique, affirmait déjà Louis Dantin à propos de Nelligan, « est frère de son rythme et de sa mélancolie »), la critique ne s’est jamais véritablement penchée sur la manière dont les poètes canadiens-français des dernière décennies du xixe siècle ont emprunté à la peinture certains motifs. Or s’il fallait identifier la façon la plus répandue de concevoir l’ut pictura poesis à l’aube de la modernité québécoise, ce serait non pas en fonction du paysage, comme on pourrait s’y attendre, mais plutôt en fonction du portrait. En portant une attention particulière aux poésies de Charles Gill et d’Émile Nelligan, le présent travail vise à comprendre les enjeux littéraires, poétiques et esthétiques du portrait. Loin de correspondre à l’ekphrasis, le poème-portrait définit en creux une manière d’envisager la création artistique ; il amorce une réflexion sur la continuité entre l’image et la parole, le voir et le dire. Le portrait, plus précisément, conduit au silence ; parce que sa présence se manifeste in absentia, selon une formule de Jean-Luc Nancy, il est porteur d’une conception moderne de l’image.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 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".