Bibliographic record
Abstract
Cet article se présente comme une exploration, problématisée sous l’angle de la notion de « constellation », de l’ouvrage QuébeQueer : Le queer dans les productions littéraires, artistiques et médiatiques québécoises, paru en 2020 aux Presses de l’Université de Montréal, dirigé par Isabelle Boisclair, Guillaume Poirier Girard et Pierre-Luc Landry. Il revient sur les différents positionnements et définitions de la notion de « queer » qui sont proposés dans ce dense ouvrage principalement centré sur un questionnement littéraire, signalant au passage les références bibliographiques qui apparaissent actuellement cruciales pour penser le queer, et abordant un certain nombre de notions et questionnements connexes – représentation, affect, stylisation des identités, rapports entre militantisme et littérature, subjectivités, espaces et temporalités, etc. La seconde partie de l’article s’attache plus précisément à proposer une problématisation croisée du queer et de la notion de constellations, ébauchant quelques hypothèses à partir des articles proposés dans QuébeQueer : le queer, comme les constellations, sont des notions qui permettent de « se réapproprier, recoder, redéployer » le sens des œuvres et des relations qu’elles entretiennent les unes aux autres
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 | 0.004 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.004 |
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".