Bibliographic record
Abstract
Publié en 2019, La joie discrète d’Alan Turing, roman de Jacques Marchand, s’inscrit dans un mouvement général de réhabilitation de la figure du génial mathématicien anglais et précurseur de l’intelligence artificielle mort en 1954. Après un biopic à succès (The Imitation Game, 2014), un polar nordique (Indécence manifeste, 2016 [2009]), quelques romans biographiques et quelques biographies, dont certaines très solides, le livre de Marchand arrive en territoire déjà très bien balisé. On est dès lors amené à se demander ce qui a motivé l’écriture puis la publication d’un roman qui pourrait apparaître redondant. Sans du tout remettre en question la légitimité d’un auteur du Québec à s’approprier l’histoire d’un héros britannique, il est néanmoins pertinent de se demander ce qu’un regard québécois est susceptible d’apporter de neuf ou de spécifique. La question est d’autant plus intéressante que le narrateur se met en scène dans le roman en enquêteur à la recherche des témoins et des traces de l’existence de Turing. C’est cette question de l’éventuelle spécificité d’un regard québécois sur un personnage historique étranger qui gouverne le présent article, ainsi que celle, plus large, d’un possible apport particulier de l’écriture biographique, ou plutôt « biographoïde », pour l’élaboration de fictions exotopiques qui rompraient aussi bien avec un imaginaire local qu’avec le « service national obligatoire » (Godbout).
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) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.062 | 0.011 |
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".