Chansons de travail, chansons de chômage : une lecture du monde ouvrier pendant la crise à travers l’oeuvre de La Bolduc
Bibliographic record
Abstract
Pendant les années 1930, Mary Travers travaille à l’écriture de chansons folkloriques abordant la délicate question du labeur des plus pauvres en période de crise. Elle se dépeint comme une femme au service de la collectivité, elle évoque les hommes forcés au chômage pendant la crise économique et, dans un esprit traditionaliste, elle célèbre le labeur de l’agriculteur, qui, dans ses mots, devient le personnage mythique de « l’ancien temps » idéalisé. Comment se positionne-t-elle dans ses chansons traditionnelles par rapport à une réalité du travail de plus en plus industrialisée ? Comment juge-t-elle l’entrée des femmes sur le marché du travail ? Quelle est son opinion quant aux mesures de l’État alors que les emplois sont rares et que la pauvreté est criante ? Se considère-t-elle comme une femme de carrière, elle qui lance les premiers disques à succès de l’histoire de la chanson québécoise ? Soulevant quelques tabous et en renforçant d’autres, notamment à propos du travail des femmes, elle donne des chansons à l’image du discours social ambiant de son époque, mais se distingue elle-même par son propre métier de chansonnière et la façon dont elle en parle. La situation économique au Québec modifie la perception générale du travail et les textes de Mary Travers répercutent ce débat de façon originale, donnant accès au point de vue d’une femme travailleuse, issue des petits milieux où le travail est un moyen de survie, mais aussi une source de fierté. L’analyse sociocritique des chansons esquisse du même coup le portrait du discours social sur le travail pendant la crise.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.022 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".