La littérature québécoise dans la mondialisation : littérature migrante et reconstructions identitaires
Bibliographic record
Abstract
Alors que dans les années 1960-70, les littératures québécoise et canadienne-française se définissaient essentiellement, en fonction d’un territoire, leur cheminement global est marqué par l’effet de la mondialisation. L’abaissement des frontières physiques et médiatiques dans un monde ouvert, et une plus grande valorisation des personnes issues de l’émigration a permis le développement d’une littérature spécifique, dite « migrante », caractérisée par une plus grande prise en compte des identités d’origine dans la volonté d’insertion face à celle du pays d’accueil – ce qui ne va pas, souvent, sans conflits. D’autre part, la grande mobilité qui caractérise la vie moderne, et les croisements identitaires multiples qu’impose la mondialisation, ne sont pas sans incidence sur le comportement des Canadiens dits « de souche », et sur le contenu des œuvres qui les mettent en scène. En témoignent deux romans récents, Nikolski de Nicolas Dikner, et Mort-Terrain de Biz, qui voient s’effectuer une laborieuse recomposition identitaire chez leurs protagonistes, à partir d’une identité de base, rendue problématique par les multiples influences exercées par le monde nouveau, et le souci de chaque individu de se les approprier au sein d’une synthèse dont le moi est le catalyseur.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".