Bibliographic record
Abstract
La BD en langue française est née à Montréal (Canada) au début du siècle. Mira Falardeau, enseignante, auteur de l'ouvrage La Bande dessinée au Québec (éditions Boréal, 1994), a fait cette découverte au cours d'une mission commanditée par le musée du Québec. En effectuant des recherches pour une exposition rétropective consacrée à la BD, elle a découvert aux archives de la Bibliothèque législative (aujourd'hui transférées à la bibliothèque du Québec) les collections de quotidiens du début du siècle. Leurs pages comportaient de nombreuses bandes dessinées. Soudain, grâce à cette découverte, se trouvaient datées des œuvres d'artistes, dont le Canada possédait les originaux, conservés dans le fonds Bourgeois de la Bibliothèque nationale, mais sans date. Dans l'article ci-dessous, Mira Falardeau retrace l'histoire de ces premières BD en langue française, inspirées par l'exemple du voisin américain du Canada. Cette histoire a duré moins de dix ans, de 1904 à 1910 environ, avant que les bandes dessinées américaines n'envahissent la presse canadienne en raison de leur coût modique (elles étaient amorties sur le marché intérieur) et que les artistes canadiens ne se reconvertissent dans d'autres activités graphiques, en particulier le dessin animé.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.002 |
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".