Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire est une lecture hantologique du roman The Double Hook de Sheila Watson. Une telle lecture accorde une importance particulière aux fantômes et aux spectres qui se trouvent dans un texte ou qui le hantent. La hantologie étant un mouvement de pensée introduit par Jacques Derrida dans Spectres de Marx, cet ouvrage de Derrida se veut à la fois un point de départ et un site important de mon analyse auquel je retourne tout au long de ce mémoire. De plus, à travers les écrits de plusieurs spécialistes de la littérature canadienne-anglaise tels que Marlene Goldman, Margaret Turner et Cynthia Sugars, ce mémoire explore ce que le roman de Watson permet de découvrir à propos de ce qui hante l’imaginaire collectif canadien. Dans une première partie de ce mémoire, je concentre mon analyse sur les spectres textuels qui hantent les pages du roman de Watson. Les mythes autochtones, les récits chrétiens, les conventions du ‘Western’ et du roman régional, ainsi que les traces de plusieurs textes modernistes, semblent hanter la structure du roman et l’utilisation du langage qui crée l’histoire présentée par Watson. Dans le deuxième chapitre de ce mémoire, mon analyse se tourne vers les fantômes et les personnages fantomatiques qui existent dans le monde fictionnel créé par Watson. Les personnages tels que la mère de la famille Potter et Coyote sont fréquemment associés aux tropes du gothique et lus comme étant des spectres et ce sont de telles lectures qui ponctuent mon analyse de cet important roman.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".