À la recherche des corps perdus. Témoins, témoignages et traumatismes dans Billydéki
Bibliographic record
Abstract
Au Canada, le dernier pensionnat pour jeunes Aborigènes a fermé ses portes en 1996, mais ses persécutions poursuivent les survivants et leurs descendants. Les œuvres littéraires ont le pouvoir d’informer le public des dérives du passé. Elles mêlent histoire et narrativisation pour faire de la littérature une forme de narration de témoignage capable de présenter les incidents historiques sous un jour nouveau. Les témoignages littéraires transforment ainsi l’histoire des pensionnats canadiens. Billydéki (2019), de Sonia Perron, est un témoignage littéraire des réalités des pensionnats canadiens, mais aussi un parfait exemple de la relation transformationnelle qui lie l’histoire et la narration. Billydéki laisse transparaître les exactions des pensionnats envers les communautés aborigènes. En traduisant en mots l’expérience directe de témoins oculaires, l’autrice historicise ces incidents et abus. La narration ne se contente pas de raconter l’histoire, de dire « voilà ce qu’il s’est passé » ; elle le montre à travers les yeux de divers acteurs ou spectateurs présents au moment du traumatisme. L’objet de cet article est d’appliquer le concept du traumatisme de Judith Herman et le concept de témoignage et de témoin de Shoshana Felman et Dori Laub au roman Billydéki, de Sonia Perron, afin de mettre en lumière les incidents historiques survenus dans certains pensionnats et longuement passés sous silence.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".