Bibliographic record
Abstract
Les deux notions d’errance et de tropismes ont, chacune à leur façon, suscité maintes études littéraires. La première, souvent évoquée au sujet de la littérature canadienne d’expression française, relève aussi des littératures migrantes en général, regroupant une thématique à la fois variée et commune: absence de racines, sentiment d’altérité et questionnement sur un avenir précaire (ou pressenti comme tel). Sous la plume d’auteurs canadiens, de tels sujets de réflexion et d’inquiétude deviennent fréquemment ceux de personnages caractérisés comme étant nouvellement arrivés au Canada, ou comme des francophones vivant les difficultés issues de leur fait minoritaire. La notion de tropismes, quant à elle, ne semble pas a priori appartenir à la rhétorique canadienne. En effet, elle se centre plutôt sur l’écriture de Nathalie Sarraute et du monde littéraire qui s’y rattache: le Nouveau Roman, l’absurde, l’après-guerre. Cette étude rassemble pourtant les deux notions, formant un nouveau cadre d’analyse dans l’approche de trois romans de Simone Chaput, écrivaine manitobaine: Le coulonneux, La vigne amère et Un piano dans le noir. Alors que les deux premières parties de cette recherche relèvent les éléments s’apparentant à l’errance ou aux tropismes, la troisième partie tente d’en interpréter les motivations sous-jacentes. S’agit-il d’une représentation philosophique spécifique à Simone Chaput, de portraits défaitistes de femmes, ou bien cette écriture exprime-t-elle le malaise dû au fait minoritaire de l’Ouest canadien francophone?
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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".