Émile Nelligan (1879-1941) notre contemporain : entre liberté et contrainte
Bibliographic record
Abstract
Introduction Cet essai revient sur le cas d’Émile Nelligan, le poète le plus célèbre du Québec et le patient le plus célèbre de l’Institut. Écrire une étude de cas clinique doit être pertinent pour le public cible d’une revue médicale scientifique. Cela permet de transmettre des informations cliniques importantes pour l’optimisation de la prise en charge médicale des patients. Mais que faire avec un poète ? Et quel style adopter pour ne pas le trahir – ni en tant que poète, ni en tant que patient ? Méthode Le style est libre. Il faut d’abord lire le poète et ensuite consulter les différentes archives et les auteurs qui l’ont déjà étudié. Nous retraçons le parcours de Nelligan, prodige poétique, jusqu’à son internement dans un asile de Montréal, tout cela avant ses 20 ans. Présentation du cas Un aperçu des faits marquants de la vie familiale de Nelligan, de son éducation, de sa poésie et du début de sa démence précoce. Ensuite, de façon narrative, nous choisissons des dyades : psychiatrie/antipsychiatrie, liberté/contrainte, folie/créativité, déterminants développementaux/sociaux de la santé, et « deux solitudes » de la société québécoise. Implications Nelligan était déchiré entre les dualités des deux solitudes, la liberté et les contraintes ; la lumière et l’obscurité. Et nous proposons de le lire comme notre contemporain pour la psychiatrie, pour la littérature et pour l’identité québécoise.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".