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Record W2535148838 · doi:10.7202/1036933ar

L’évolution du roman urbain (1934-1945)

2016· article· fr· W2535148838 on OpenAlexaffvenueabout
David Décarie

Bibliographic record

VenueVoix et Images · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsUniversité de Moncton
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtBourgeoisiePolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans les manuels d’histoire littéraire québécois, le roman urbain se résume souvent à deux oeuvres : Au pied de la pente douce (1944) de Roger Lemelin et Bonheur d’occasion (1945) de Gabrielle Roy. Cet article jette un regard sur la production romanesque des dix années qui précèdent ces oeuvres, et l’étude de cette période révèle que l’action de très nombreux romans a lieu en ville. Apparaissant sous la plume d’écrivains souvent prolifiques (Adrienne Maillet, Geneviève de La Tour Fondue, etc.), la ville se décline dans des romans aux thématiques et aux styles très variés. Un fil conducteur apparaît toutefois dans ceux-ci : la bourgeoisie. La majorité des romans urbains peignent en effet le portrait de cette classe sociale et cherchent à traduire ses aspirations, ses goûts, sa langue. L’urbanité de ces romans découle en bonne partie des milieux qu’ils mettent en scène : les romanciers décrivent les lieux — bien souvent les quartiers huppés — habités par la bourgeoisie. En examinant l’arrière-plan des romans urbains bourgeois, il devient possible de mieux comprendre la spécificité des oeuvres de Lemelin et de Roy, qui décrivent surtout les quartiers Saint-Sauveur et Saint-Henri. Leur originalité ne réside pas seulement dans leur urbanité, mais également dans leur intérêt pour la classe populaire, très peu mise en scène dans le roman québécois jusqu’alors.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.830
Threshold uncertainty score0.342

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0120.008
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0160.001

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.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.265
Teacher spread0.239 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations1
Published2016
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