Eutrope Gagnon contre Louis Hémon. Mythe, folklore et communauté dans Maria Chapdelaine de Sébastien Pilote
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une lecture de la plus récente adaptation de Maria Chapdelaine au cinéma (2021), par le réalisateur québécois Sébastien Pilote (Le vendeur, 2011 ; Le démantèlement, 2013 ; La disparition des lucioles, 2018). Cette nouvelle transposition écranique est replacée dans le continuum des précédentes adaptations du roman (par Julien Duvivier en 1934, Marc Allégret en 1950 et Gilles Carle en 1983), face auxquelles Pilote choisit d’effectuer plusieurs pas de côté. Il est démontré que le projet du cinéaste peut et doit se comprendre comme une tentative de défolklorisation du texte de Hémon – geste également revendiqué par Carle, mais dans un sens bien différent –, autour duquel se sont depuis longtemps construits un mythe et une imagerie. Cette relecture à contre-courant d’une oeuvre et de son héritage par un média contemporain, qui sera menée ici dans le sillage de l’anthropologie littéraire, souligne les tensions narratives et éthiques du récit, de même que le rôle qu’y occupent les personnages, à commencer par celui, historiquement malmené par le septième art, d’Eutrope Gagnon, « héros » aussi inattendu qu’indéniable du film de Pilote.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".