Études québécoises : de quel Québec et de quelles études est-il question ?
Bibliographic record
Abstract
Au moment de préparer cette conférence d'ouverture, nous avons eu le choix, Martin Pâquet et moi, entre deux options.Nous aurions pu proposer une conférence préparée à deux têtes et à quatre mains, où nous nous serions mis d'accord sur le cadre général, sur les définitions, et sans doute aussi sur quelques propositions à soumettre aux divers comités et tables rondes qui vont, ces prochains jours, se réunir pour discuter de ce que sont, devraient être, pourraient être les études québécoises.Nous avons plutôt opté pour une conférence double, qui reflète donc un point de vue double.D'une part, nous appartenons à deux générations distinctes.Comme chercheuse, je suis née à l'époque où les rares programmes de subventions étaient régis par le Conseil des Arts du Canada, j'ai été formée dans un univers épistémologique où les études québécoises étaient pour plusieurs une prise de position politique -j'ai après tout terminé un baccalauréat « en littérature canadienne d'expression française » dans un département qui sortait tout juste d'une appellation multidisciplinaire dite « études canadiennes » pour entrer dans l'ère de la nouvelle critique, unidisciplinaire -, mais où les questions méthodologiques apparaissaient souvent encore comme des miroirs aux alouettes aux professeurs travaillant en solitaire et se rêvant écrivains.Les choses ont évolué rapidement.Dix ans plus tard -les dix ans qui nous séparent -, le Conseil des Arts avait cédé la place au Conseil de recherches en sciences humaines, les programmes
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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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.022 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.001 |
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".