Récits retrouvés, médias d’antan. Comprendre le discours sur l’actualité des récits du passé : Olivier, Réjean. Contes, légendes et récits de Lanaudière, Notre-Dame-des-Neiges, Éditions Trois-Pistoles, « Contes, légendes et récits du Québec et d’ailleurs », 2010, xl-658 p. ISBN 978-2-89583-230-0
Bibliographic record
Abstract
Cette étude propose quelques pistes de réflexion pour mieux comprendre Contes, légendes et récits de Lanaudière et replacer certains textes dans le discours social à l’époque de leur rédaction (fin du xixe siècle, première moitié du xxe). Constatant que plusieurs récits du recueil cadrent difficilement avec les définitions des contes et légendes, centrées surtout sur la dimension fantastique, l’analyse met en évidence des thèmes réalistes liés aux événements et aux préoccupations du moment. L’auteur de l’étude les présente comme une couverture de l’« actualité », avant même que ce terme ne caractérise le discours médiatique contemporain. S’inspirant des travaux de Philippe Breton, mais aussi de ceux de Marshall McLuhan, il présente certains auteurs lanaudois et leurs textes comme des « médias d’antan ». L’étude s’interroge donc sur la réception de ces textes par les lecteurs d’une époque qui méconnaît l’environnement médiatique du xxie siècle, mais qui entretient toutefois des réactions similaires à l’égard des faits et de l’actualité.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.005 |
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".