L’autofiction de France Daigle. Identité, perception visuelle et réinvention de soi
Bibliographic record
Abstract
France Daigle aborde dans son oeuvre littéraire diverses problématiques rencontrées dans la littérature québécoise contemporaine, notamment la question identitaire et les enjeux sous-tendant la médiation complexe du « je » singulier et du « nous » collectif. Mon étude de Pas pire assimile la visée expérimentale de l’auteure à une esthétique postmoderne marquée du sceau du féminin et situe textuellement cette différenciation au plan de la perception visuelle grâce à laquelle l’énonciatrice recatégorise nombre de strates de l’identité minoritaire. L’entreprise de (ré)invention littéraire de soi se réalise à l’aide d’un regard caméra qui oscille entre pulsions duelles, confrontant une focalisation axée sur l’implosion du regard et du mouvement, incarnée par un sujet aux prises avec l’agoraphobie, à une visée d’expansion visuelle, pluralisante et libératrice. La plasticité du regard énonciateur ouvre sur un espace culturel relationnel où prévalent le geste créateur et l’échange dialogique avec l’autre.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".