Bibliographic record
Abstract
Mon mémoire de recherche-création se divise en deux volets. Le premier volet est une partie théorique qui est partagée en trois parties. Dans l’introduction, je parle de la figure iconique que renvoie l’image de « Che » Guevara. Dans la première partie, je fais une distinction entre une révolution et une révolte. Ensuite, je fais un résumé de différents ouvrages concernant les groupes contestataires dans la littérature québécoise et comment les auteurs ont parlé de révolte et d’identité plutôt que de faire un portrait du révolutionnaire québécois. Parallèlement, je démontre comment le cinéma québécois a dépeint les révolutionnaires, soit de manière ironique et cynique, soit en démontrant le côté humain et héroïque des contestataires. Dans la deuxième partie, j’explique pourquoi j’ai décidé de faire un film documentaire sur les figures de la révolution au Québec. Je parle de mes choix esthétiques, du choix des intervenants, de la voix au cinéma et de la puissance des archives. Mon film documentaire traite spécifiquement de la question des figures contestataires et est complémentaire du mémoire écrit. Dans mon film, j’essaie surtout de démontrer s’il existe des figures contestataires iconiques québécoises qui renvoient à l’idée de la révolution, comme la célèbre image et l’individu qu’était Ernesto « Che » Guevara. Puisqu’il a inspiré des générations de contestataires dont ceux du Québec dans les années 1960 et 1970, quelles personnalités québécoises peuvent être identifiées comme étant des icônes de la révolution?
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 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".