Bibliographic record
Abstract
Lorsque nous nous interrogeons à propos des personnalités qui ont marqué l'histoire de la recherche sur le folklore en Acadie, le premier nom qui nous vient généralement à l'esprit est celui du père Anselme Chiasson.Ce réflexe apparaît en tout point justifiable : bien audacieux serait d'ailleurs celui qui tâcherait de remettre en question les accomplissements du père capucin originaire de Chéticamp.dans ce qui suit, il sera question d'un autre folkloriste acadien, celui-ci moins connu, mais, suivant d'autres paradigmes appréciatifs, tout aussi remarquable : Joseph-Thomas LeBlanc.La fin des années 1930 et le début de la décennie suivante constituent une période faste pour l'histoire de l'ethnographie en Amérique française.Pour ne citer que quelques exemples liés sur un plan synchronique à notre propos, retenons que c'est en 1937 qu'est publié Le Romancero du Canada 1 de Marius Barbeau ; et, un peu plus tard, que l'année 1944 marque la fondation, par Luc Lacourcière et Félix-Antoine Savard, des Archives de folklore de l'Université Laval.À la même époque, en Acadie, au moment où la cathédrale Notre-Dame de l'Assomption, monument officiel de la « Reconnaissance », est érigée, un homme s'intéresse à la recherche sur la chanson de tradition orale.Malgré des ressources parfois modestes, Joseph-Thomas LeBlanc, journaliste de Moncton, souhaite collaborer à cette vaste entreprise patrimoniale et culturelle qui concerne tous les francophones d'Amérique 2 .
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".