Les pérégrinations linguistiques et identitaires dans le roman Santiago de Simone Chaput
Bibliographic record
Abstract
La littérature d’expression française contemporaine de l’Ouest canadien rejette aujourd’hui les «totalités» immuables qui ont défini traditionnellement l’identité et le territoire pour repenser l’appartenance identitaire en d’autres termes. Les oeuvres récentes de Simone Chaput, écrivaine francophone du Manitoba, participent à cette tendance, surtout dans leur représentation de l’errance. Il est frappant cependant de constater que la langue d’écriture semble déterminer l’attitude qu’adopte l’auteure envers les déplacements géographiques et leur fonction identitaire. L’errance, dans son roman Le coulonneux, est motivée, d’une part, par le retour au lieu des origines constituées en mémoire construite par le sujet même et, d’autre part, par un élan complémentaire de fuites et de quêtes viscérales qui doit précéder la reconstruction du moi. Or, en 2004, Simone Chaput a fait paraître Santiago, son premier roman écrit en anglais. L’étude de cet ouvrage dans le contexte des récits de pérégrination et au regard des traversées linguistiques et culturelles effectuées permet de postuler certaines différences fondamentales quant aux liens entre la langue et l’imaginaire dans la francophonie canadienne minoritaire actuelle.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".