Je me souviens? la mémoire collective québécoise, une étude exploratoire à partir des élections de 1956 à 1981
Bibliographic record
Abstract
Cette étude intitulée: Je me souviens? La mémoire collective québécoise, une étude exploratoire à partir des élections de 1956 à 1981, vise principalement à proposer des pistes de recherche. Les hypothèses avancées sont basées sur les questionnements suivants: quels éléments les Québécois et les Québécoises ont-ils choisi de se remémorer ou d'oublier pour constituer leur mémoire? Comment et pourquoi se souvient-on? Et surtout; qui se souvient quand on parle de mémoire collective québécoise? Pour répondre à ces questions nous avons élaboré un questionnaire basé sur les moyens de popularisation présents lors des élections provinciales québécoises de 1956 à 1981. Le questionnaire a été soumis à 17 individus dont les réponses ont formé notre corpus. Les grands traits qui ont plus particulièrement émergé de cette étude laissent supposer une mémoire articulée autour des thèmes de la modernité et de la question nationale. Le discours technocrate que les études sur la mémoire collective québécoise mettent fréquemment en lumière est généralement absent de notre corpus. Nous pensons que cette spécificité peut être, entre autres, motivée par des facteurs générationnels. Enfin, cette étude propose des hypothèses sur les foyers de souvenir, mais aussi d'oubli, qui pourraient constituer la mémoire collective des Québécois et des Québécoises.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".