Inventaire après liquidation : étude de la réception des Fées ont soif de Denise Boucher (1978)
Bibliographic record
Abstract
La pièce de Denise Boucher Les fées ont soif constitue un événement important dans la courte histoire du théâtre québécois. Écrite dix ans après le choc provoqué par la création des Belles-Soeurs de Michel Tremblay, cette oeuvre, qualifiée de manifeste dramatique (par Lise Gauvin), semble pourtant avoir été largement oubliée si l’on en juge, d’un côté, par l’absence de reprise récente sur les scènes québécoises ; et, de l’autre côté, par le fait que son souvenir n’aura guère été rappelé, en 2008, soit trente ans après le scandale qui, à l’époque, avait mobilisé tout le milieu théâtral. C’est donc en tant qu’événement que nous avons choisi d’aborder le texte de Denise Boucher, entendu que la polémique entourant la pièce aura produit des échos bien au-delà de la sphère restreinte de la culture. C’est l’ensemble des discours produits à la fois par des professionnels, des artistes, des spécialistes et des gens ordinaires qui constitue le matériau privilégié de cette enquête au fil de laquelle nous entendons mettre en lumière les lignes de fractures idéologiques produites par l’événement des Fées ont soif au sein de la société québécoise. Cette étude s’inscrit dans la perspective d’une analyse du discours social québécois post-Révolution tranquille et dans la foulée des recherches actuelles sur la construction de la mémoire culturelle.
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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 | 0.005 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.027 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| 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".