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Record W3159195547 · doi:10.71781/22764

Le pouvoir des médias et la fragmentation identitaire dans les oeuvres de Larry Tremblay

2019· dissertation· fr· W3159195547 on OpenAlexaboutno aff
Gabrielle Deschamps

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2019
Typedissertation
Languagefr
FieldComputer Science
TopicCultural Insights and Digital Impacts
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsArtPhilosophyHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

Plusieurs études ont déjà relevé la place singulière qu’occupe le personnage dans la dramaturgie de Larry Tremblay. Les œuvres de cet auteur québécois regorgent effectivement d’individus tourmentés par l’environnement dans lequel ils évoluent. Durant les 20 dernières années, la thématique des médias a particulièrement été l’objet de l’attention de l’auteur. En créant des pièces ayant comme centre l’univers médiatique, Larry Tremblay entreprend de poser un regard critique sur cet aspect important touchant la société actuelle. Dans le cadre de ce mémoire, l’objectif est donc d’étudier plus spécifiquement les différents personnages du dramaturge lorsque ceux-ci sont placés dans des contextes où ils sont envahis par les médias. Il s’agira de montrer comment le dramaturge expose les effets néfastes du pouvoir des médias en abordant la question du regard, de la banalité, du vide, du narcissisme ainsi que de la désillusion marquant l’époque contemporaine. L’analyse des œuvres Ogre (1995), Téléroman (1997) et Grande écoute (2015) permettra de montrer que c’est par l’intermédiaire de personnages dont l’identité se morcelle et se transforme, que Larry Tremblay expose les conséquences les plus importantes qu’entraine la société médiatique sur l’individu. L’objet de ce mémoire est de saisir l’évolution de la pensée de l’auteur à l’égard des médias et de comprendre comment ses personnages ont évolué au fil du temps parallèlement au domaine médiatique.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
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: none
Teacher disagreement score0.212
Threshold uncertainty score0.422

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0160.008
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

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 head0.247
GPT teacher head0.402
Teacher spread0.155 · 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

Citations1
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

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