Le fantasme de François Paré / François Paré, Le fantasme d’Escanaba, essai, Les Éditions Nota Bene, Québec, 2007
Bibliographic record
Abstract
IL Y A DE CES LIVRES QU'ON ATTEND DEPUIS TOUJOURS.Il faut dire que certains livres se font particulièrement désirer.C'est le cas du dernier essai de François Paré intitulé Le fantasme d'Escanaba, avec lequel j'entretiens une relation particulière.Si l'auteur n'a plus besoin de présentation, l'historique de la parution de l'essai mérite une courte digression.En décembre 2004, le professeur Paré est invité par la Chaire pour le développement de la recherche sur la culture d'expression française en Amérique du Nord (CEFAN) de l'Université Laval.Dans le cadre des grandes conférences publiques, le chercheur propose alors de parler du Fantasme d'Escabana, une métaphore pour expliquer le rêve des Canadiens français de déployer la nation par delà le continent dès la fin du XIX e siècle.Le texte devait originalement paraître en 2005 pendant le congrès de l'ACFAS tenu à McGill.À la suite d'une rencontre avec Guy Champagne, l'éditeur de Nota Bene, j'apprends finalement que la sortie du livre se fera à l'automne 2005.Dans Jean Marc Dalpé, ouvrier d'un dire, des actes de colloque sous la direction de Stéphanie Nutting et François Paré, on annonce que le livre est paru en 2006.Ne pouvant obtenir une copie, j'écris à monsieur Champagne qui me dit que le livre sortira sous peu.Finalement après d'autres retards, Le fantasme d'Escanaba paraît en novembre 2007.Entre temps, j'avais obtenu un poste à l'Université Laval, ce qui fait en sorte que j'ai été le premier lecteur externe à ouvrir le livre.Fin de la digression.
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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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".