Bibliographic record
Abstract
Il existe une variété d’identités qui se proposent à l’individu tout au long de son parcours. La notion de l’identité revêt alors de diverses formes, devient dynamique, changeante et évolue à travers des conflits et des ruptures, dans le temps et dans l’espace. Dany Laferrière, écrivain québécois, est un des plus significatifs représentants de ces prises d’identités psychologique, nationale et professionnelle. Né à Port au Prince le 17 avril 1953, notre auteur a grandi au village de Petit-Goâve d’Haïti. Comme il est journaliste, sa vie est menacée par la dictature. Il s'exile, donc en 1976 au Canada. C’est à Montréal que l'auteur trouve une terre d’asile, qu’il devient très vite connu comme écrivain québécois et il se consacre à la littérature. L’identité naturelle de Dany Laferrière se complète alors de l’identité professionnelle au Québec, dans le pays dont la survivance culturelle est notamment confrontée au multiculturalisme. La présente étude vise à offrir l’analyse des identités dans son roman intitulé Pays sans chapeau (Editions Lanctôt, 1996) où l’auteur tente de regagner et de ressaisir son pays natal, et son identité volée par la dictature. Dans ce roman, où alternent les pages consacrées au « pays réel » et au « pays rêvé », le narrateur-écrivain voyage entre l’identité réelle et l’identité rêvée qui finit par gagner son terrain.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.005 |
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".