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Record W2035255673 · doi:10.7202/039393ar

Errance et tropismes dans l’écriture de Simone Chaput

2010· article· fr· W2035255673 on OpenAlexaffvenueabout
Marie-Noëlle Rinné

Bibliographic record

VenueCahiers franco-canadiens de l Ouest · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMilitary, Security, and Education Studies
Canadian institutionsLakehead University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.783
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.004
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.012
GPT teacher head0.275
Teacher spread0.263 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
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

Citations1
Published2010
Admission routes3
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