De fétiche à marqueur d’une célébrité passée : la carte de hockey comme objet au cœur d’une culture matérielle nostalgique
Bibliographic record
Abstract
Cet article s’intéresse à la « vieille » carte de hockey de Léo Gravelle, un ancien joueur du club de hockey Canadien de Montréal, de même qu’aux pratiques culturelles réalisées par son entremise. Par le biais d’une approche inspirée des cultural memory studies- et particulièrement de celles qui ont développé des réflexions sur la matérialité des objets souvenirs et des traces du passé-, il s’agit d’identifier différentes trajectoires de la carte et d’interroger comment le passé de cette ancienne célébrité est réactualisé par l’entremise de cet objet populaire. À partir d’une entrevue et d’une analyse médiatique qui a recensé les événements publics au sein desquels cette carte de hockey a refait surface, le but est de mettre de l’avant comment cet objet incarne et réarticule, à l’échelle d’un individu, certaines manières de faire déjà bien établies au sein d’une culture sportive nostalgique. Ainsi, en étant la fois un objet de mémoire, mémoriel vivant et un marqueur d’une célébrité passée, la carte de hockey de Léo Gravelle contribue à chaque fois qu’elle est mobilisée, à le rendre encore là et surtout encore signifiant en tant qu’ancien joueur de hockey vieillissant.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".