Bibliographic record
Abstract
L’émergence des études québécoises en Autriche est étroitement liée à celle des études francophones et toutes deux témoignent d’un changement de paradigme qui, dans une certaine mesure, affecte aussi le rôle de la France. Après la guerre, celle-ci est sans aucun doute l’alternative la plus importante à l’Allemagne; l’apprentissage du français au secondaire prend son essor jusqu’aux années 1960, tandis que dans les universités autrichiennes les études françaises ne sortent de la tutelle pan-romaniste typique des pays de langue allemande qu’au cours des années 1970. Les années 1980 à 1990 amènent par la suite la naissance des études francophones qui, aujourd’hui, contribuent visiblement à façonner le profil des universités autrichiennes: si Vienne est l’université « la plus francophone » de l’Autriche, Innsbruck semble être l’université « la plus québécoise ». En général, les études québécoises en Autriche se situent surtout dans le domaine des Lettres et plus particulièrement dans celui de la littérature. Pendant longtemps, elles ont été liées à des chercheurs individuels, avant d’entrer dans une phase de consolidation et d’institutionnalisation avec, entre autres, la création du Centre d’étude de la chanson québécoise à l’Université d’Innsbruck. Le présent article ne présente pas seulement les recherches des principaux québécistes autrichiens, mais aussi l’évolution des activités de conférenciers et le développement de l’enseignement universitaire.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".