Arpenter le Canada avec Laurent Chabin, clown misanthrope ou philosophe existentiel
Bibliographic record
Abstract
Au lieu d'un resume, voici un bref extrait de cet article: Quelle est cette voix inedite qui s’exprime avec la virulence aigre d’un Celine fulminant (et nous laissons au lecteur le soin de s’enfoncer plus avant dans cette tourmente verbale!) pour donner force a son indignation, antidote d’un Occident perdu dans l’exploitation des pays emergents? Quelle est cette colere qui s’emploie a saper les pretentions de tout reve facile sur les « paradis » du Pacifique: « Une ile chaude avecdes zoui zoui et des brises marines, un lagon, des grosses fesses et desnichons qui poussent sur les arbres et te tombent dans la main quand ils sont murs . . . » (Chabin, L’âge de plomb 59) et qui refuse de fermer lesyeux sur les scandales de l’inegalite dans la mondialisation: « Une ile muette sauf pour les chansons. Avec des esclaves nus tout impregnes d’odeur » (59)? Ce personnage qui denoncait deja la fausse poesiedes iles dans la trilogie de L’âge d’or qui a valu a Laurent Chabin, sonauteur, une mention honorable du Prix Champlain en 2001, donne de la voix dans L’âge de plomb publie en 2003, un voyage au bout de l’horreur, un livre terrible dont nous ne conseillons la lecture qu’aux coeurs bien accroches: le premier chapitre s’ouvre sur la decouverte de deux cadavres dans une maison fermee depuis plusieurs semaines: une « atmosphere irrespirable! » (11).
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.004 |
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".