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Record W595630574 · doi:10.71781/22063

Vers une scène commune : rapports croisés entre poésie et chanson chez Raoul Duguay (1966-1970)

2010· dissertation· fr· W595630574 on OpenAlexaboutno aff
Jennifer Beaudry

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2010
Typedissertation
Languagefr
FieldComputer Science
TopicCultural Insights and Digital Impacts
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce mémoire porte sur les deux premiers recueils de Raoul Duguay (ruts et or le cycle du sang dure donc). Il cherche à examiner les liens étroits qu’entretient la poésie de Duguay avec la production parallèle du poète, qui s’oriente dès la fin des années 1960 vers la chanson. Le mémoire s’attachera d’abord, dans le premier chapitre, à présenter l’histoire des liens entre les poètes et la chanson au Québec afin de relever les points de contact significatifs au cours des années 1960 et de poser le cadre théorique de la chanson comme objet d’étude. Dans un deuxième temps, l’analyse des deux premiers recueils de poèmes de Duguay nous mènera à une réflexion sur la présence de la métaphore du chant, puis de la parole poétique en poésie québécoise, qui annonce un changement de paradigme dans l’approche du lyrisme et du sujet lyrique. Enfin, le troisième chapitre se penchera sur le contexte contre-culturel québécois, pour examiner le discours et le contre-discours sur la poésie, pour expliquer le phénomène de décloisonnement des genres qui conduit Raoul Duguay à investir le champ de la culture populaire de sa poésie. Il y sera aussi question du sujet « dans le langage », de l’expérience de la langue et de la subjectivité de la voix.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.836
Threshold uncertainty score0.330

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0120.010
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.000

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.

Opus teacher head0.152
GPT teacher head0.348
Teacher spread0.195 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2010
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