MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2759544992 · doi:10.71781/22366

Étude de la «régionalité» littéraire dans Arvida de Samuel Archibald, Atavismes de Raymond Bock et Il pleuvait des oiseaux de Jocelyne Saucier

2016· dissertation· fr· W2759544992 on OpenAlexaboutno aff
Stéphanie Tremblay

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2016
Typedissertation
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicMedieval European Literature and History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Consacré à deux recueils et à un roman parus en 2011, Arvida de Samuel Archibald, Atavismes de Raymond Bock et Il pleuvait des oiseaux de Jocelyne Saucier, le présent mémoire interroge la représentation de territoires régionaux dans la littérature québécoise contemporaine. Il propose que le territoire exploré par ces fictions soit en fin de compte plus imaginaire que réel, d’où l’adoption du concept de « régionalité » emprunté à Francis Langevin. Le premier chapitre présente l’histoire des régionalismes littéraires français et québécois et s’attache à la façon dont le corpus étudié s’en distingue et s’en inspire, entre autres par des allusions intertextuelles. Il procède ensuite à l’analyse des univers intertextuels des fictions associées à la notion de bibliothèque imaginaire. Le second chapitre explore les questions d’héritage, de mémoire et de filiation par l’entremise d’analyses textuelles, lesquelles relèvent des difficultés de transmission et d’appropriation du souvenir. Enfin, le troisième chapitre porte sur les rapports complexes qu’entretient le corpus avec le réalisme littéraire, en mettant en scène des univers à la fois familiers et étranges sur le plan référentiel. En découle une forme de distanciation qui s’accompagne du motif de l’éloignement, tout en empruntant des éléments à l’inquiétante étrangeté freudienne.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.920
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.297
Teacher spread0.265 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueOpen MINDSame topicMedieval European Literature and HistoryFrench-language works237,207