Bibliographic record
Abstract
Dans L’Institution du littéraire, Lucie Robert souligne l’apport de Jeanne Lapointe à l’émergence d’une critique littéraire moderne au Québec. Robert note en effet que Lapointe a non seulement « énoncé les conditions d’exercice d’un enseignement universitaire de la littérature et les critères d’une pratique de recherche alors originale », mais qu’elle a « contribué à former des générations d’étudiants et d’étudiantes qui, à partir de la fin des années 1960, donneront des assises institutionnelles à la recherche littéraire ». Par l’étude de la correspondance qu’a entretenue Jeanne Lapointe avec des écrivaines comme Marie-Claire Blais, Louky Bersianik, Madeleine Gagnon et Gabrielle Roy, cet article se propose de mettre en lumière un autre pan de la contribution de Lapointe à l’infiltration d’idées modernes dans la littérature québécoise, et plus particulièrement dans la littérature des femmes. La correspondance, par la dimension relationnelle qu’elle implique, semble constituer, pour Lapointe, une voie de prolongement à l’enseignement, c’est-à-dire à la transmission du savoir et à l’échange intellectuel. Ainsi, l’analyse des lettres permettra d’appréhender le rôle de mentore – rarement examiné dans une perspective féminine – de Lapointe et de mesurer l’étendue de son influence sur le parcours et les oeuvres de certaines écrivaines.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".