Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une réflexion sur les effets des frontières linguistiques imposées par les langues coloniales anglaises et françaises en ce qui a trait à l’enseignement des littératures autochtones dans le contexte des cégeps francophones. Si une disparité émerge de ces frontières, c’est que les littératures autochtones sont étudiées dans les milieux universitaires anglophones depuis plus d’une quarantaine d’années à travers l’Ile de la Tortue — l’actuelle Amérique du Nord. Or, ce n’est que depuis une quinzaine d’années qu’elles le sont dans le milieu francophone sur le territoire dit québécois. L’arrivée plutôt récente de ce nouveau champ d’étude littéraire dans le milieu collégial amène à se pencher sur les obstacles théoriques, méthodologiques et institutionnels que peuvent rencontrer les professeur·e·s désirant enseigner, en français, les littératures autochtones. Il sera ici proposé de réfléchir aux questions liées tout d’abord à la formation des professeur·e·s de cégep en ce qui a trait à leurs connaissances au sujet des littératures autochtones acquises pendant leur parcours scolaire. Ensuite, la réflexion se poursuivra sur la question de l’accès à des œuvres fondamentales des littératures autochtones écrites en anglais. Enfin, à partir d’un cas de figure concret, il sera proposé de voir comment intégrer ces littératures dans des institutions jusqu’à présent foncièrement eurocentrées.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.194 | 0.049 |
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".