Bibliographic record
Abstract
De nombreux travaux critiques dans le domaine des études littéraires autochtones utilisent le critère linguistique francophone comme déterminant dans la constitution du corpus, voire de l’histoire littéraire autochtone au Québec. Dans cet article, l’autrice fait l’argument, à partir d’une lecture du récit autobiographique Geniesh : An Indian Girlhood de l’écrivaine crie Jane (Willis) Pachano, selon lequel la restitution de la pluralité des langues d’énonciation (le français, certes, mais aussi l’anglais et les langues autochtones) au corpus des littératures autochtones au Québec permet de mieux saisir les contours et la diversité de cette histoire littéraire particulière et, par le fait même, de considérer Geniesh comme participant de celle-ci et la complexifiant en donnant à lire une expérience intime, et un savoir qui est ressenti, du pensionnat alors que les écrits littéraires autochtones à propos des écoles résidentielles sont peu nombreux dans la belle province. De plus, par la lecture et l’analyse de Geniesh, l’autrice démontre comment les violences langagières qui, en partie, ont empêché le texte de Pachano d’être considéré parmi les premiers textes littéraires autochtones dans les années 1970, se trouvaient déjà symbolisées à même la diégèse du récit et l’expérience traumatique du pensionnat.
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 | 0.015 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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.
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".