PARTIR À LA GUERRE EN PLEINE HISTOIRE D’AMOUR : L’AILLEURS DE <i>L’AMANT DU LAC</i>1
Bibliographic record
Abstract
Comme l’ont souligné les critiques de L’amant du lac, si les personnages du roman sont enracinés dans la région même de l’Abitibi, ils sont, aussi et surtout, présentés comme étant indissociables du lac Abitibi et de la sensualité inhérente à celui-ci. Cependant, les derniers chapitres du roman racontent une autre histoire. Cette histoire est celle de Gabriel, l’un des principaux personnages, qui se rend volontairement en Europe pour se battre aux côtés des alliés durant la Seconde Guerre mondiale. En portant une attention à l’« ailleurs » de ce roman, cet article aborde l’imbrication entre la guerre et l’histoire d’amour, et souligne l’importance du choix que Gabriel fait de retourner vers Wabougouni qui est demeurée au lac Abitibi. Par le fait même, cet article analyse l’engagement du roman par rapport aux questions de la conscription et à celles liées aux déceptions vécues par les soldats autochtones après la guerre. En tenant compte de l’agression sexuelle subie par Gabriel à Paris et de celle que Zagkigan Ikwè subit à Pointe-aux-Pins des années plus tôt, cet article met en relief la violence sous-jacente au projet colonial et souligne la complexité de ces relations entre la France, le Québec et les peuples autochtones.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".