On a ajusté le ton : la narration de Halfbreed dans le contexte oral, culturel, relationnel et local de la Saskatchewan
Bibliographic record
Abstract
Dans cet essai, les autrices expliquent l’intention qui les a guidées dans le processus d’adaptation du livre audio Halfbreed de Maria Campbell, autrice, conteuse, activiste et aînée métis de renommée nationale et internationale. Le livre de Campbell a été publié en français par la maison d’édition Prise de parole, dont le mandat est d’accroître l’accessibilité de la littérature française au Canada. Dans le cadre du projet d’adaptation soutenu par la maison d’édition, Maria a réuni une équipe locale dans le but de produire une version audio de son livre. Nous, les autrices, faisions partie de cette équipe dans les rôles respectifs de directrice et de narratrice. Notre démarche était axée sur l’éthique du storytelling, le soin relationnel, l’oralité, l’originalité et le contexte local et culturel. Tout au long du processus d’adaptation, nous avons tenu compte de ces considérations et de notre responsabilité envers l’autrice du livre et les lecteurs. Nous avons également intégré à notre démarche nos liens respectifs, notre expérience et notre connaissance du lieu.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".