De l’étranger à l’étrangeté : cosmopolitisme et altérité dans « Alexandre Chenevert » de Gabrielle Roy, « Rue Saint-Urbain » de Mordecai Richler et « L’Hiver de force » de Réjean Ducharme
Bibliographic record
Abstract
Les romans Alexandre Chenevert de Gabrielle Roy, Rue Saint-Urbain de Mordecai Richler et L’Hiver de force de Réjean Ducharme ont pour référent spatial commun Montréal. Chacun à leur manière, ils mettent en œuvre des cartographies singulières de la ville. Chez Roy, la ville est labyrinthique. Le protagoniste y relève un foisonnement de langues, d’enseignes, de signes et de symboles qui participent d’un rituel de passage dans la pratique de l’espace. Chez Richler, la construction de Montréal passe par une anamnèse, par la mise en œuvre d’une mémoire collective d’un quartier disparu et dont le récit tente de faire revivre les traces désormais éparses. Quant aux protagonistes de Ducharme, leur topographie de la ville s’inscrit dans un rapport d’intériorisation qui introduit une topographie imaginaire à forte dimension introspective. Adoptant une perspective comparatiste, l’analyse de ce corpus de romans bilingues vise à étudier les façons par lesquelles les personnages construisent des rapports spécifiques à la ville, ce qui témoigne d’un mode de gestion particulier de l’espace et de l’altérité. Au confluent de la sociocritique, de la littérature et de la géographie, mais s’appuyant d’abord et avant tout sur une étude fine des textes, ce mémoire de maîtrise participe aussi à l’appel lancé par Sheila Hones à développer un « dialogue and opening up new geographical ways of working with fiction » (2008 : 1314) en misant sur le travail interdisciplinaire qui permet de « recognize the ways in which [our] own work is conditioned by context, to accept the validity of other contextually conditioned approaches, and to write as well as read across borders » (Hones, 2008 :1311). L’étude des représentations de la ville dans ce mémoire ne vise pas à comparer la validité de ces dernières avec le réel, mais plutôt à comprendre la façon par laquelle l’espace et les lieux sont investis de significations. Plus qu’un simple effet de réel ou qu’une toile de fond, l’espace se lie de manière indissociable au récit et en dévoile le fonctionnement diégétique et symbolique.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".