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Record W3041298328 · doi:10.71781/21983

Le personnage « en devenir » ; dialogue avec le récepteur dans la dramaturgie d'Étienne Lepage

2019· dissertation· fr· W3041298328 on OpenAlexaboutno aff
Ariane Roy-Proulx

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2019
Typedissertation
Languagefr
FieldPsychology
TopicPsychoanalysis and Psychopathology Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce mémoire de maîtrise aborde la notion de personnage dans trois œuvres du dramaturge québécois Étienne Lepage. Il vise dans un premier temps à cerner en quoi cette forme du personnage de théâtre se distingue des théories existantes sur le sujet, notamment celle de l’impersonnage de Jean-Pierre Sarrazac. Il s’agit de cerner les caractéristiques propres à ce personnage « en devenir », animé par le mouvement qui négocie sa construction dans un dialogue avec le récepteur. Cette étude centrée sur l’analyse du texte de théâtre puise ses fondements des observations des théoriciens de théâtre (Szondi, Lehmann, Abirached, Sarrazac) sur cette crise traversée par le personnage. La seconde partie s’attarde au rôle occupé par le récepteur au sein du texte dramatique. Les intégrations du récepteur lui confèrent un rôle actif, il se fait co-créateur. L’analyse du traitement que Lepage fait du temps immédiat et de l’espace décloisonné montre comment ces éléments contribuent à aménager cette place au récepteur. En dernier lieu, le monologue comme seul mode possible d’expression occupe une part significative dans cette réflexion sur le personnage de la dramaturgie d’Étienne Lepage. Au confluent des études sur le personnage, des théories de la réception et de la construction de l’identité, cette étude s’emploie à cerner le personnage « en devenir ».

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: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.148
Threshold uncertainty score0.293

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 studies0.0100.019
Scholarly communication0.0070.005
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.001

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 head0.028
GPT teacher head0.360
Teacher spread0.332 · 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 designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
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