Bibliographic record
Abstract
En 1957, l’Association des médecins de langue française du Canada tenant son xxviie congrès à Québec, avait convié le titulaire de la chaire de folklore de l’Université Laval à livrer une conférence, non pas aux médecins, mais à leurs épouses au cours d’un déjeuner-causerie le 24 septembre. Pour la circonstance, Luc Lacourcière avait choisi un sujet qui ferait le pont entre sa spécialité et son auditoire : le folklore et les femmes. L’exposé se divisait en trois points. À la suite d’un préambule spécifiant avec humour le mandat qu’on lui avait donné, le conférencier s’intéressait d’abord aux femmes folkloristes, celles qui avaient laissé leur marque dans la cueillette ou dans l’étude des traditions populaires ; ensuite, il présentait quelques informatrices notables, les centenaires, les sages-femmes, les conteuses, qui avaient transmis aux chercheurs une partie de leur répertoire ; puis, en finale, il analysait brièvement le rôle que jouent les femmes dans les fictions populaires, contes réalistes, merveilleux ou facétieux.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".