Bibliographic record
Abstract
Simon Harel a remporté le PRIX TRUDEAU pour sa contribution exceptionnelle aux études littéraires et culturelles. Ce prix est décerné par la Fondation Pierre Elliott Trudeau à des spécialistes des sciences humaines et sociales faisant preuve d'un engagement intellectuel hors du commun. Il récompense des lauréats qui se sont illustrés par leurs réalisations en recherche, leur créativité et leur engagement dans la vie publique. « Nous sommes en guerre ! ». Il faut en finir avec les discours vides et le dire : habiter un lieu ne nous définit plus comme sujet, le nomadisme est une position intellectuelle et le mondialisme n’est rien d’autre qu’une thèse sociologique. Simon Harel pose ainsi l’enjeu d’Espaces en perdition 2. Après avoir analysé dans le premier tome les lieux précaires de la vie quotidienne, étudié les conjectures variables de nouvelles inventions du quotidien, montré la cruauté des lieux en littérature et dans l’Histoire contemporaine, la cruauté de la culture elle-même, l’essayiste ne peut que l’affirmer : « nous sommes en guerre ! ». Est-il question de paix en Afghanistan ? C’est au prix d’une violence, d’un oxymore qui est la marque du contemporain : les espaces sont « violement pacifiés ». Aux lieux précaires correspond à présent une humanité jetable, tandis que les conduites guerrières prolifèrent (regard-sniper, caméra-sniper, etc.). Mais s’il est temps de prendre position, évitons le catastrophisme autant que le moralisme vertueux ; nous n’avons pas à choisir entre la figure du tireur d’élite et celle du « médecin sans frontières ». Simon Harel, en position de braconnier, fait flèche de tout bois : seule la prise de parole est en mesure de traduire la violence du monde actuel, elle nous engage à abandonner une idéologie de la neutralité, la forme mièvre de lendemains qui chantent la panacée de la diversité culturelle, cet alibi commode du néo-libéralisme triomphant. L’essayiste visite les lieux précaires des hôtels réels (Westin Bonaventure Hotel de Los Angeles) ou fictifs (chez Naipaul), part au Mexique avec Artaud, en Russie avec Tchekhov, en Asie avec Volodine… Il revient à Montréal aussi, avec le projet de Casino de Loto-Québec et du Cirque du Soleil, dont il perçoit la violence faite aux lieux (le Bassin Peel) et aux humains (jetables). Tout pour refuser la déréalisation du monde. Car, finalement, Simon Harel part en guerre contre les pouvoirs institués du langage.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.169 | 0.064 |
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".