Bibliographic record
Abstract
Comme son titre l’indique, ce mémoire a pour objet une réflexion sur la mise en récit d’un personnage historique. Afin d’explorer l’évolution des points de vue sur un personnage historique (Maurice Duplessis) et l’époque à laquelle il est rattaché dans la mémoire collective (la Grande noirceur), ce travail s’appuiera sur la théorie de la biographie de François Dosse (Le pari biographique) ainsi que sur les mises en récit et le discours de trois auteurs différents. La première biographie analysée sera Maurice Duplessis et son temps, récit historique romancé et admiratif d’une figure quasi royale, écrit par Robert Rumilly, historien royaliste et disciple de Charles Maurras. La seconde biographie analysée sera Duplessis, le grand récit épique d’un conservateur illustre, écrit par Conrad Black, homme d’affaires et historien de sensibilité conservatrice. Finalement, la troisième biographie analysée sera la série télévisée Duplessis, écrite par Denys Arcand, présentant Duplessis comme l’incarnation tragique et séguiniste de la nation canadienne-française, lucide et désabusé par rapport à l’impasse historico-politique de son peuple. Pour compléter l’analyse, ce mémoire s’appuiera aussi sur la théorie de l’identité narrative de Paul Ricœur dans Soi-même comme un autre, Temps et récit et La mémoire, l’histoire, l’oubli, et sur la mise en récit et l’écriture même de l’histoire étudiée par Michel de Certeau dans L’écriture de l’histoire. À travers l’analyse de ces trois biographies, ce mémoire tentera de montrer l’évolution du rapport à la mémoire collective et les distinctions entre l’Histoire et la fiction.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".