Bibliographic record
Abstract
Cet ouvrage représente la première grande synthèse de l’histoire du roman sentimental au Québec.Alors que le roman d’amour est un des genres les plus lus, il a été victime jusqu’ici du mépris des élites envers des textes écrits « à l’eau de rose ». Un tel désintérêt est regrettable, car, pour qui se délivre des préjugés entretenus à son encontre, la littérature sentimentale offre un portrait exceptionnellement riche des interdits et des fantasmes de la société québécoise.Du roman de sensibilité à la chick lit, des fascicules populaires à la new adult, du roman de la victime à l’homoromance ou des photoromans aux sagas du viol, on s’étonne de la diversité des courants à l’intérieur d’un genre par ailleurs rigidement structuré. À travers les tribulations amoureuses des personnages se découvre ce qu’on peut appeler une « grammaire de l’amour », qui enseigne comment aimer et, peut-être plus encore, comment ne pas aimer.L’analyse d’un vaste corpus permet d’aborder des questions captivantes. Quelle est la place du coup de foudre dans la rencontre ? Comment l’endogamie (de classe, de nation, de religion, de race) oriente-t-elle le choix des partenaires ? Quelles sont les règles du flirt ? Quelles sont les limites tracées à l’expression des désirs ? Quelles sont les attentes face au mariage ?Dans L’amour comme un roman, Marie-Pier Luneau et Jean-Philippe Warren se livrent à une analyse fine de la façon dont le roman sentimental a fait rêver les Québécoises et les Québécois à l’amour, et ce, pendant deux siècles.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.003 |
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".