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Record W4399192134 · doi:10.1515/9782763728964

Entre Saint-Jacques-de-Compostelle et Sainte-Anne-de-Beaupré

2010· book· fr· W4399192134 on OpenAlexaboutno aff
Michel O’Neill

Bibliographic record

VenueLes Presses de l'Université de Montréal eBooks · 2010
Typebook
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicReligious Tourism and Spaces
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsArtSAINTPhilosophyHumanitiesArt history

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis le milieu des années 1990, plusieurs dizaines de milliers de Québécoises et de Québécois sont allés marcher sur les chemins qui mènent à Saint-Jacques-de-Compostelle, ce haut lieu de pèlerinage chrétien depuis le Moyen-Âge situé au nord-ouest de l’Espagne. Les motivations de ces personnes sont diverses et loin d’être exclusivement religieuses. De retour dans leur pays, certains de ces pèlerins ont démarré des chemins au Québec, afin d’offrir la possibilité de vivre l’expérience de la marche pèlerine de longue durée sans avoir à se déplacer en Europe. À l’été 2016, on comptait 18 de ces chemins. Ils se rattachent, de manière variable, à la longue tradition québécoise de pèlerinages dans nos propres hauts lieux, telle la basilique de Sainte-Anne-de-Beaupré, près de Québec. La marche pèlerine, différente de la marche de longue randonnée classique, constitue un marché en pleine expansion au potentiel économique largement exploité en Europe, mais encore difficile à estimer au Québec, notamment pour nombre de petits villages dévitalisés situés sur ces chemins. Destiné à un grand public curieux de mieux comprendre pourquoi tant de personnes sacrifient volontairement leur confort pour prendre la route, ce livre raconte une histoire documentée avec rigueur. Il fournit de plus suffisamment de détails pratiques pour bien s’informer si l’on souhaite marcher sur les chemins québécois ou européens présentés dans l’ouvrage.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.249
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0020.001
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.210
Teacher spread0.202 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2010
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