Bibliographic record
Abstract
Le motif de la filiation sert, comme l’ont démontré les travaux de Dominique Viart, puis de Laurent Demanze, en littérature contemporaine, le plus souvent à exprimer les enjeux d’une transmission défaillante de la mémoire familiale. Sujet au coeur de multiples romans et récits contemporains au Québec, la tentative d’appropriation fictionnalisée d’un passé familial inconnu relève, chez Anaïs Barbeau-Lavalette, Carole David et Judy Quinn, de ce qu’Astrid Erll appelle une « mémoire transculturelle », car c’est un passé autre qui fait irruption dans le présent des personnages. Construits autour de départs de membres de famille, les fictions des trois écrivaines imbriquent en effet mémoire familiale et histoire internationale en embrassant soit le point de vue en amont, soit celui en aval de la lignée familiale. Par le truchement de dispositifs narratifs et temporels complexes, qui servent de point de départ pour l’analyse, les fictions mettent à l’avant-plan le rôle des personnages comme porteurs d’une mémoire qui s’avère stratifiée. Dégageant les différents rapports au temps qui sous-tendent les mises en scène de mémoires « voyageantes », cet article fait l’analyse de la variété des postures proposées par ces fictions québécoises contemporaines face au « présent [qui] s’[est] découvert inquiet, en quête de racines, obsédé de mémoire » (Hartog 2012 : 248).
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 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".