«La laïcisation des études médiévales» : l’Institut d’études médiévales de l’Université de Montréal et sa réforme académique de la Révolution tranquille, 1959-1968
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire de maîtrise analyse les transformations institutionnelles de l’Institut d’études médiévales à l’Université de Montréal entre 1942 et 1968. Pour ce faire, nous nous concentrons sur les effets de la Révolution tranquille sur l’Institut d’études médiévales, une institution d’études supérieures fondée par l’Ordre dominicain en 1930. S’inspirant du courant idéologie de Nouvelle Théologie exposé par Marie-Dominique Chenu, l’Institut embrasse une raison d’être doctrinale et utilise un savoir-faire scientifique pour l’accomplir. En adaptant la méthode historico-critique pour inférer sur l’enseignement du thomisme, l’Institut représente un amalgame religieux-scientifique intéressant à étudier pour comprendre les effets de la laïcisation de l’Université de Montréal sur ses structures, sa culture et ses institutions. Nous décrivons le parcours de cette institution à travers la Grande noirceur, la Révolution tranquille et la laïcisation de la Charte universitaire de l’Université de Montréal. Grâce à l’analyse des dépôts d’archives de l’Université de Montréal et de la Province canadienne de l’Ordre dominicain, nous décrivons l’histoire institutionnelle de l’Institut d’études médiévales selon l’évolution de ses espérances et de ses fonctions à l’Université. Par l’analyse de ses énoncés de mission, nous décrivons comment l’Institut s’adapte pour se mettre en phase avec l’évolution structurelle et culturelle de sa société québécoise
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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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".