Bibliographic record
Abstract
Pour sa part, Jean-Pierre Pichette verse un nouveau chapitre au dossier de la transposition des récits oraux dans des oeuvres littéraires. À l’analyse des écrits destinés à la jeunesse de l’écrivaine Marie-Rose Turcot (Cahiers Charlevoix 3) et de l’ethnologue Marius Barbeau (Cahiers Charlevoix 4), il ajoute l’examen des « petits contes drolatiques » qu’un autre écrivain d’Ottawa, Régis Roy (1864-1944), a publiés entre 1906 et 1928. Cet auteur affirme avoir tiré « du terroir », donc lui-même entendu, les 132 récits brefs et amusants qu’il a mis en vers dans ses trois recueils. La rusticité de sa poésie découle nettement de la source populaire de son inspiration. Par la comparaison d’un échantillonnage de « petits monologues comiques en prose rimée » avec des variantes relevées dans la tradition orale canadienne-française, cette étude entend démontrer que les ingrédients de son humour sont vraiment les « bons mots du terroir ». En choisissant de mettre en vers des contes facétieux – fabliaux véritables fondés sur des sottises, ruses, quiproquos et calembours – Régis Roy s’est taillé une place originale dans le courant terroiriste de son temps.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".