Étude onomastique du prénom Yvette dans quelques oeuvres littéraires françaises et québécoises
Bibliographic record
Abstract
Étude onomastique du prénom Yvette dans quelques oeuvres littéraires françaises et québécoises parcourt les vicissitudes du prénom Yvette de 1884 à 1993, la remarquable popularité de ce prénom dans les années 1920 au Québec comme premier choix des parents pour leurs nouveau-nées, sa décroissance et finalement, sa disparition complète en 1980. Notre point de départ est la discorde soulevée par Lise Payette, alors ministre responsable du statut de la femme et membre du Parti Québécois en 1980, désignant la femme du Premier ministre Claude Ryan par le prénom Yvette. Ce mémoire analyse l'usage de ce prénom dans deux nouvelles françaises, quatre romans québécois de langue anglaise ainsi qu'un roman et trois pièces de théâtre québécois de langue française. Les ouvrages les plus significatifs dans ce corpus à l'étude sont : Yvette de Guy de Maupassant, The Apprenticeship of Duddy Kravitz de Mordecai Richter et L'Impromptu d'Outremont de Michel Tremblay. Cette recherche démontre que le prénom Yvette a d'importantes origines européennes et françaises et que dès la fin du XIXe siècle et le début du XXe siècle, ce prénom a été maintes fois associé à des valeurs comme la jeunesse, la beauté, l'innocence, le romantisme, l'abandon de soi et la dévotion filiale et familiale. Au milieu du XXe siècle, les auteurs de langue anglaise associent le prénom Yvette à l'image stéréotypée de la Québécoise de souche. À l'inverse, les auteurs québécois de langue française insistent pour leur part sur le côté démodé de ce prénom qui se répercute en l'absence significative de celui-ci dans la littérature québécoise de langue française.
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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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".