Paul à Québec , le génie des lieux comme patrimoine identitaire
Bibliographic record
Abstract
Depuis bientôt quinze ans, le dessinateur québécois Michel Rabagliati fait de sa propre vie le terreau des aventures de Paul, son alter-ego. Paul est un « héros ordinaire ». Sa vie est celle de tout-un-chacun, avec ses joies, ses peines. En 2009, l " auteur remportait le prix du Jury du Festival d " Angoulême avec son album Paul à Québec. Graphic novel de 187 pages, la bande dessinée est centrée sur le beau-père de Paul, Roland Beaulieu. Ce dernier, atteint d " un cancer généralisé, vit une véritable descente aux enfers. Rien n " est épargné aux lecteurs depuis les premiers symptômes jusqu " à la phase terminale. C " est l " occasion pour Rabagliati de rendre hommage à son propre beau-père qu " il avait en admiration. Roland est un Québécois « pure souche », né près des remparts de la « Vieille capitale », un self-made man exemplaire. C " est cet album que nous avons choisi de privilégier, afin d " analyser comment Rabagliati parle, à sa façon, de l " identité québécoise. En 2009, Michel Labrie, dans Le Mouton Noir, journal en ligne québécois, voyait en Paul le témoin d " une « identité québécoise » qu " il définissait de la manière suivante : Paul témoigne de l " identité québécoise. Il la décline par une juste et fine mise en scène des valeurs qui sont les exigences mêmes de notre dignité : l " amour et l " amitié, la famille et le travail.. 1
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 | 0.015 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.038 | 0.003 |
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".