Bibliographic record
Abstract
Joséane Beaulieu-April est doctorante en sémiologie à l'UQAM.Ses recherches portent sur la notion de communauté chez des collectifs québécois d'édition et de production de poésie.Elle s'est d'abord fait remarquer comme coéditrice de la revue de grève Fermaille et comme coéditrice aux Éditions de la Tournure.Son premier recueil de poésie, Goulka, est paru en mars 2015.Elle est critique pour Estuaire depuis 2018.Reconnue pour ses performances ludiques, inventives et théâtrales, son univers incorpore aussi la musique.On peut présentement l'entendre au sein du groupe La Fièvre.Karim Chagnon détient une maîtrise en traductologie de l'Université Concordia et poursuit actuellement un doctorat en sémiologie à l'UQAM où iel enseigne la littérature.Sa recherche doctorale, sous la direction de Sylvano Santini et de Dalie Giroux, est soutenue par le FRQSC.Celle-ci porte sur le rôle de la traduction dans les rapports de force entre les langues autochtones et les langues coloniales au Québec et au Canada ainsi que la façon dont la traduction décoloniale est à l'œuvre dans les pratiques artistiques et culturelles autochtones.Karim a contribué aux revues TTR, Intermédialités, Circuit, Estuaire, Spirale et Trahir et travaille actuellement comme traducteur•trice pour des centres d'artistes autochtones.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.256 | 0.095 |
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".