Fugues (roman), suivi de, Analyse des figures maternelles dans quatre romans québécois contemporains (2011-2018)
Bibliographic record
Abstract
La première partie de cette thèse est constituée d’un roman intitulé Fugues, racontant l’histoire de Renaud Saint-Laurent, un jeune abitibien se sauvant dans la ville de Québec avec une adolescente anishinabe récemment rencontrée. Ensemble, ils se retrouvent à vivre dans un squat et découvrent les difficultés inhérentes à la vie dans la rue. Au bout de quelques mois, Kiona, la compagne de Renaud, apprend qu’elle porte un enfant. Malgré les hésitations de sa compagne, Renaud réussit à la convaincre de garder l’enfant. La jeune femme finit par regretter d’avoir cédé aux pressions de son conjoint et découvre que la maternité n’est pas quelque chose d’inné chez les femmes. Le récit est présenté à la deuxième personne, du point de vue de Renaud. La partie création se veut une méditation sur le rapport à la maternité dans un contexte difficile. La seconde partie de cette thèse consiste en l’analyse de quatre romans québécois contemporains mettant en scène un personnage de mère autochtone. Le corpus est composé d’Elle et Nous (Michel Jean), de Neka (Alain Olivier), de Matisiwin (Marie Christine Bernard) et de Kuessipan (Naomi Fontaine), tous des romans publiés durant la deuxième décennie de ce siècle, dans diverses maisons d’édition québécoises. En créant une grille d’analyse, nous cherchons à identifier le traitement des thèmes de la maternité et de la culture autochtone dans les divers ouvrages afin d’identifier les différences et les recoupements selon l’origine (autochtones ou non) et le sexe/genre des auteurs étudiés.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".