Mettre en scène le Canada-français : Les costumes traditionnels dans les ensembles de danse folklorique au Québec
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire porte son attention sur l’utilisation des costumes traditionnels dans les ensembles de danse folklorique canadienne-française au Québec. À partir de la théorie de l’invention des traditions de l’historien Eric Hobsbawn, il est ici argumenté qu’en plus de celles préexistantes concernant le costume, les ensembles de danse sont responsables de la création d’autres traditions. Afin de démontrer cette hypothèse, le texte est organisé de manière chronologique pour en voir la sédimentation au fil du temps. En un premier temps, les contextes historiques du nationalisme occidental puis québécois sont présentés alors que la naissance des ensembles de danse folklorique au Québec, au milieu du vingtième siècle, est développée par la suite. Dans un second temps, il est question de la promotion du régionalisme au Québec qui a mené à la recherche sur les costumes traditionnels par l’ethnographe Madeleine Doyon dans les années 1940. C’est l’influence de ces recherches sur les ensembles de danse folklorique qui forme le reste de cette section sur le costume régional. En un troisième temps, la discussion se tourne vers l’usage des costumes historiques dans ces ensembles. Il est alors question des costumes inspirés des peuples fondateurs du Québec, des costumes de ville de la Belle Époque, puis des costumes ouvriers urbains du 2e quart du vingtième siècle.
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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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".