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Record W2150687105 · doi:10.7202/037978ar

Écrire en français en Amérique : de quelques enjeux

2009· article· fr· W2150687105 on OpenAlexaffvenue
Lise Gauvin

Bibliographic record

VenueFrancophonies d Amérique · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicLinguistics and Discourse Analysis
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans l’espace francophone, les sentiments d’appartenance – ou de non-appartenance – à un ensemble donné sont autant de variables qu’il est nécessaire d’interroger si l’on veut comprendre le fonctionnement du littéraire dans une perspective pragmatique, soit celle qui met en relation la production des textes et le contexte de leur réception. Ces relations sont d’autant plus importantes que les littératures francophones sont les seules, en Amérique, à n’avoir pas renversé en leur faveur la dialectique du centre et de la périphérie. Dans ce contexte, la question de leur statut, ou si l’on préfère de leur désignation, ne saurait être éludée. Les littératures francophones ont été désignées tour à tour de littérature régionale, périphérique ou mineure. Mais le concept de littérature mineure, au sens que Gilles Deleuze et Félix Guattari lui ont donné, est un curieux amalgame de diverses réflexions de Franz Kafka concernant les littératures alors en émergence et sa propre situation d’écrivain juif vivant à Prague et écrivant en allemand. Cet article reprend et discute ce concept, ainsi que celui depetite littératuremis de l’avant par Kafka et ensuite par Milan Kundera, notion à laquelle il paraît nécessaire d’ajouter celle delittérature minoritairede façon à mettre en évidence certains points communs, mais aussi certaines disparités dans les situations des littératures francophones d’Amérique.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.447
Threshold uncertainty score0.889

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0070.006
Scholarly communication0.0030.003
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.256
Teacher spread0.245 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2009
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