Bibliographic record
Abstract
Cette étude se propose d’analyser comment les personnages principaux des romans d’Yves Thériault et de Gaétan Soucy évoluent sans la présence de leur père respectif. Le jour du suicide de son père, Alice (La petite fille qui aimait trop les allumettes) se voit endosser un rôle qui jusqu’à présent lui était inconnu : celui de la responsabilité et de la survie de sa famille. Elle qui toute sa vie a été considérée comme un garçon va très vite devenir une femme et puis une mère. La mort de son père sera l’élément déclencheur de son développement personnel et de sa prise de conscience identitaire. Après avoir atteint l’âge de la maturité, Agaguk décide de quitter sa tribu et de partir vivre avec sa femme dans la toundra. Par ce geste, il rompt avec les traditions autochtones et ainsi avec le chef de la tribu, son père. Ce dernier ne représentait plus les valeurs des Inuits selon Agaguk. Sans son père et sans la tribu, Agaguk devra relever des défis conséquents : notamment qu’est-ce qu’être un bon mari ? Un bon Inuit ? Et enfin un bon père ? La mort symbolique du père d’Agaguk le projettera vers des questionnements auxquels il sera le seul à devoir trouver les réponses. Nos deux personnages vont devoir apprendre rapidement à évoluer et grandir sans leur père (que ce soit par choix ou par dépit), mais qui plus est, ils devront apprendre à être parents.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.005 |
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".