Interpreting success and failure: the eclectic careers of Eva and Juliette Gauthier
Bibliographic record
Abstract
Ma thèse de doctorat explore les carrières éclectiques des chanteuses Eva et Juliette Gauthier. Nées à Ottawa, ces deux sœurs ont été supportées par le Premier Ministre Wilfred Laurier et sa femme Lady Zoë dans la poursuite de leurs aspirations musicales. Toutes deux ont suivi des cours de chant classiques en Europe, Eva passant quatre ans à Java où elle étudia la musique locale qu’elle a ensuite introduite dans son répertoire de concert en Amérique du Nord. Elle devint ainsi une des interprètes principales de la chanson de l’école moderne. Pour sa part, Juliette est devenue chanteuse de musique folk canadienne, donnant des concerts tant au Canada et aux Etats-Unis qu’en Europe, dans le but d’en donner une représentation « réaliste » à l’intérieur même d’un concert.Ma thèse est le résultat de l’analyse des documents d’archive portant sur leurs carrières et de la recherche des divers milieux sociaux et culturels qu’elles ont traversés. Les carrières d’Eva et de Juliette sont révélatrices d’une période de transition dans le domaine des arts et, de façon générale, dans l’expérience sociale. Ces transitions sont reliées à l’exploitation des peuples non-occidentaux, à l’usage du « folk » et à l’émergence d’un marché culturel défini par le mélange des institutions établies et des industries de la culture de masse. Ma méthodologie puise dans la sociologie de l’histoire de l’art et de la culture, mettant Eva et Juliette Gauthier en relief dans le contexte des conditions sociales, culturelles et économiques qui ont marqué et rendu possible la trajectoire de leurs carrières.
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 | 0.011 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.045 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
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".