L’imaginaire de la grande noirceur et de la révolution tranquille : fictions identitaires et jeux de mémoire au Québec
Bibliographic record
Abstract
En s’appuyant sur des références comparatives, ce texte propose un examen critique de l’imaginaire de la Grande noirceur et de la Révolution tranquille. Il entend démontrer que la mémoire courante de ces deux périodes du passé québécois fait bon marché de nombreuses données empiriques. En ce sens, elle participe des jeux de mémoire et des fausses identités qui ont longtemps nourri la conscience collective canadienne-française et dont le Québec contemporain a en partie hérité. Pour ce qui est en particulier de la Grande Noirceur, les Québécois ne sont pas encore parvenus à se défaire d’une sorte de mémoire honteuse qui lui est associée. Dans la direction opposée, le texte se veut aussi une invitation à congédier les stéréotypes qui n’ont pas manqué de se greffer également à l’historiographie moderniste (dite parfois « révisionniste »). En somme, on sent de plus en plus le besoin d’un nouveau paradigme qui dépasserait les antagonismes actuels. Dans une dernière partie, l’auteur se penche sur l’état présent de la mémoire et sur la rupture brutale que la Révolution tranquille est accusée d’avoir pratiquée dans le devenir culturel (et notamment religieux) du Québec.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.000 |
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.
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".