Les restaurants canadiens et canadiens-français dans les guides de restaurants de Montréal du <i>Montreal Star</i>, 1967-1976
Bibliographic record
Abstract
Le restaurant est à la fois un lieu physique et une pratique culturelle et sociale. Par le tourisme gourmand, il permet un accès privilégié à la culture alimentaire de l’autre et peut devenir une destination à part entière. À Montréal, les restaurants sont au coeur de la réputation gourmande de la ville. Toutefois, peu d’établissements font référence au Québec et le registre culinaire qu’ils mobilisent semble difficilement faire consensus. Sachant que Montréal souhaite devenir une capitale gastronomique et que la valorisation des spécialités locales est une condition pour y arriver, il est pertinent de s’intéresser à la question de l’identité et de ses expressions à travers le restaurant associé au Québec. Cet article explore les représentations du restaurant « canadien et canadien-français » dans des guides de restaurants publiés dans les années 1960 et 1970 par The Montreal Star. S’inscrivant dans un contexte de quête identitaire lié à la Révolution tranquille, de changements urbains majeurs et de développement d’une nouvelle spécialité journalistique, le restaurant « canadien et canadien-français » devient le témoin des dynamiques alors en cours.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".