De la voix au papier. Stratégies de légitimation des publications de mythes oraux des Premières Nations au Québec
Bibliographic record
Abstract
Le passage de l’oralité à l’écriture fait disparaître les caractéristiques inhérentes à l’oralité. Mais plus encore qu’un simple changement de canal (de la voix à l’imprimé), la publication de récits de la tradition orale implique une métamorphose de tout l’acte de communication. Elle fait en outre surgir des problèmes éthiques liés à l’appropriation culturelle. Les auteurs et les éditeurs qui choisissent de publier les récits oraux autochtones doivent adopter des pratiques propres à légitimer leur démarche. Quelles stratégies, auctoriales ou éditoriales, emploient les acteurs du livre pour justifier les changements de destinataires, de destinateurs, de code et même, souvent, du message lui-même? Par quel processus un auteur, un éditeur, s’octroie-il ou se voit-il octroyer le capital culturel nécessaire à valider le rôle de passeur qu’il se donne? Mon analyse s’attarde à trois cas de figure : un essai ethnologique (La forêt vive, de Rémi Savard, Boréal, 2004); une adaptation littéraire (Anish-Nah-Bé, de Bernard Assiniwi, Leméac, 1971); et une publication issue d’une communauté autochtone (La femme venue du ciel, de Louis-Karl Picard-Sioui, Hannenorak, 2011).
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 | 0.005 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".