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Record W4400331453 · doi:10.1515/9782763799933

<i>Entretiens sur l’éloquence et la littérature</i>

2012· book· fr· W4400331453 on OpenAlexaboutno aff
Marc André Bernier, Marie Lise Laquerre

Bibliographic record

Venuenot available
Typebook
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicLinguistics and Discourse Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Joseph-Sabin Raymond est l’auteur d’Entretiens sur l’éloquence et la littérature qu’il compose vers 1833 et qui, depuis lors, étaient restés inédits. Lecteur enthousiaste de Chateaubriand et des romantiques, il s’y livre à une critique fiévreuse de la raison et des Lumières, pour mieux exiger de la littérature qu’elle fasse entendre les accents puissants d’une parole pathétique. Cette édition permet au lecteur du XXIe siècle de découvrir un texte où, pour la première fois au Québec, la tradition rhétorique enseignée dans les collèges s’épanouit dans une réflexion sur les pouvoirs de la littérature. C’est pourquoi la découverte de ce manuscrit où se formule une véritable esthétique de l’exaltation offre un point de vue privilégié sur l’univers culturel des collèges classiques de jadis, dont Raymond aura été l’un des plus brillants représentants. À ce mot d’éloquence, on sent au dedans de soi je ne sais quel frémissement et quelle émotion. On pourrait croire que c’est comme l’illusion d’une âme qui […] semble s’initier elle-même au plaisir de la domination. Ah ! montrez toujours la vérité sous la forme de la beauté et vous la verrez, appelée d’abord par les cœurs, dominer ensuite les intelligences. Le génie, c’est-à-dire la puissance de découvrir de nouveaux rapports entre les êtres et le talent de les exprimer, est dû uniquement à la nature […] Et c’est de là que vient le nom de « vates », que l’on donnait autrefois aux poètes et qui signifie « devin » ou « prophète ».

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.114
Threshold uncertainty score0.226

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0090.009
Scholarly communication0.0110.004
Open science0.0010.003
Research integrity0.0030.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.004

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 head0.028
GPT teacher head0.262
Teacher spread0.234 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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
Published2012
Admission routes1
Has abstractyes

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