Bibliographic record
Abstract
Admirable continuité de Ducharme, qui prolonge avec Gros mots 1 une œuvre romanesque dont je ne vois pas l'équivalent dans la littérature québécoise.Mais peut-être at-on oublié ce que c'est, une œuvre?Le mot, honni pendant longtemps par la critique littéraire moderne, a un parfum suranné qui surprend à plus forte raison à propos d'une écriture où rien vraiment ne s'achève.Je n'en vois pas d'autres toutefois pour parler de cet ensemble de textes qui, tout différents qu'ils sont les uns par rapport aux autres, sont reconnaissables entre tous.L'œuvre s'oppose à l'esquisse et le travail qu'elle exige, à la tristesse de l'improvisation ; elle suppose une intensité durable, qui n'est pas seulement du désir, mais de la volonté, de l'obstination, de la nervosité patiente.Chef-d'œuvre?C'est autre chose, qui ne correspond, je crois, à aucun des romans de Ducharme, ce neuvième encore moins que les précédents.Quelle que soit la volonté qu'il mette à rester en piste, Johnny, le narrateur de Gros mots, se sent menacé d'expulsion.«C'est mon histoire, affirme-t-il dès le début.On est ici chez moi.On ne va pas me déloger comme ça.Se débarrasser du héros en trois coups de cuiller à mots.» (p.9) Ne veut-il pas se révolter, détruire les autres ou, mieux encore, s'autodétruire, se «branle-basser », Voix et Images, vol.XXV, n° 2 (74), hiver 2000
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".