La ville comme une (ou deux) langue : de Montréal à Belo Horizonte
Bibliographic record
Abstract
En 2012 paraissait au Québec un recueil de nouvelles de Daniel Grenier intitulé Malgré tout on rit à Saint-Henri.Le titre réfère à la fois à un vieux quartier ouvrier de Montréal et à une chanson d'un chanteur populaire, Raymond Lévesque, écrite dans les années 1950.Les nouvelles reposant souvent sur l'utilisation d'une langue vernaculaire, on pensera qu'il s'agit d'un ouvrage ayant un ancrage très québécois, et même d'abord montréalais.Pourtant, l'intérêt du livre tient entre autres, et c'est ce que cette communication voudrait montrer, à une réflexion sur la migration et l'altérité qui s'inscrit, de manière large, dans un imaginaire américain.En effet, certaines nouvelles mettent en scène des Brésiliens et leur adaptation, parfois difficile, à Montréal.Mais surtout, la plus longue nouvelle, intitulée « Les mines générales », propose un chassé-croisé entre Montréal et Belo Horizonte.La nouvelle présente le choc culturel -et même ontologique -de Brésiliens à Montréal, mais aussi d'un Montréalais qui les prend en charge et se retrouve avec eux au Brésil.Il s'agira d'examiner les liens interculturels qui traversent le livre, et surtout cette nouvelle, en mettant l'accent sur différents éléments qui en font l'originalité.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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".