Altérités rurales et destins de femmes : sur deux romans acadiens de Jeannine Landry Thériault
Bibliographic record
Abstract
Outre les travaux sur les romans canoniques écrits par Antonine Maillet et France Daigle, la communauté scientifique s’est peu intéressée aux romans ruraux et populaires écrits par des femmes acadiennes. Cet article propose une analyse de deux romans acadiens ruraux de la plume de Jeannine Landry Thériault, Un soleil mauve sur la baie (1981) et Le moustiquaire (1983). Formant un diptyque se déroulant dans le village de Bois Tranquille entre 1945 et le début des années 1950, les deux oeuvres racontent l’histoire d’Angélique Noël, une adolescente qui tente de trouver sa place dans une société en pleine transformation. L’objectif de l’étude est de mettre en lumière les différentes déclinaisons de l’altérité dans un milieu rural, dont la plus importante concerne les hommes et les femmes. Ensuite, un parallèle fécond entre Un soleil mauve sur la baie et Alma de Georgette LeBlanc, paru 25 ans plus tard, permet de comprendre que les personnages féminins sont souvent brimés dans leur quête d’émancipation. Les deux fictions sont des Bildungsromane contrariés qui révèlent l’aliénation des femmes dans leurs rapports avec les hommes. Enfin, l’analyse du Moustiquaire montre que les prescriptions sociales de l’époque déterminent le destin des femmes du village et que les seules options possibles restent les moins pires d’entre tous les maux.
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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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".