Bibliographic record
Abstract
Résumé La négativité du discours du personnage d'André Ferron dans L'Hiver de force de Réjean Ducharme n'a jamais été envisagée du point de vue du bavardage. Le nous de cette narration (qui englobe André et Nicole Ferron) ne peut jamais s'abstraire du bavardage collectif. Ce nous, c'est celui d'une nation qui bavarde sur elle-même, qui se commente à satiété, qui veut affirmer une parole à défaut d'avoir quelque chose à dire. Cette narration, poreuse en réalité, est sans cesse traversée par les bavardages de tout le monde, par les multiples discours aliénés qui, voulant imposer une idéologie, retournent sur la personne qui les énonce et ne fait qu 'exposer sa propre subjectivité. Ce nous réitéré, scandé sans fin, est tout sauf l'affirmation d'un sujet. Il s'agit plutôt d'un objet sans voix, pur produit communicationnel, traversé pas tous les discours sociaux, tous les bavardages d'une société de consommation qui refuse de hiérarchiser ses discours et préfère laisser surgir le chaos des voix à travers lequel peut aussi apparaître la pire des réactions politiques. Dans L'Hiver de force, et par ce bavardage "insensé", c'est peut-être d'abord la raison qui est enjeu.
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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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.037 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".