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Record W2964530795 · doi:10.7202/1062007ar

Se réinventer en Amérique : le réel et le fictionnel dans l’oeuvre de Régine Robin et de Moacyr Scliar

2019· article· fr· W2964530795 on OpenAlexvenueaboutno aff
Sérgio Israel Levemfous

Bibliographic record

VenuePort Acadie Revue interdisciplinaire en études acadiennes · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Du fait d’une population assez hétérogène, mêlant des cultures et ethnies variées, le caractère interculturel du Canada, et particulièrement du Québec, pourrait relever d’une forme de patrimoine immatériel. À partir de deux monologues intérieurs exprimant un conflit de générations, le conte « L’immense fatigue des pierres » du livre éponyme de la franco-québécoise Régine Robin, esquisse de façon fictionnelle la ville de Montréal, la condition juive, l’errance et la problématique du multilinguisme. Professeure, sociologue, romancière-essayiste et essayiste-romancière, Robin dessine, au fil d’un récit bio-fictionnel, l’image d’une Montréal lieu d’accueil où il est possible d’élaborer, de construire et de déconstruire appartenances et mémoires. Le contexte littéraire américain est riche de ces imaginaires mettant en scène l’insertion d’individus provenant de migrations. Au Brésil, l’écrivain Moacyr Scliar a consacré quasiment l’ensemble de son oeuvre à la problématique de l’immigration juive et son inscription dans le contexte national. Cet écrivain, qui a été membre de l’Académie brésilienne des lettres, a écrit plus de quatre-vingts livres, essais, contes et romans, de sorte que les exemples fictionnels sur cette problématique sont nombreux. Nous retiendrons, en guise de contrepoint au texte de Régine Robin, le parcours de deux personnages du roman Sa Majesté des Indiens qui quittent avec leurs familles l’Europe pour le Brésil, chacun migrant vers une région et des réalités différentes. Le récit permet d’exposer, à partir des expériences vécues par ces personnages, la diversité culturelle du pays.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.487
Threshold uncertainty score0.980

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0100.016
Scholarly communication0.0050.004
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.274
Teacher spread0.261 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2019
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