Un mouticide : suivi de Arvida: l'écriture de la mémoire chez Samuel Archibald
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire en recherche-création se déploie en deux parties, soit une création littéraire et un essai réflexif. En première partie se trouve Un mouticide, un roman d’anticipation rétrofuturiste. Dans l’esprit d’un conte philosophique tourné au burlesque, le récit est articulé autour de trois personnages, soit une jeune fille révoltée, un professeur d’histoire aigri et un agriculteur nostalgique, qui vivent une crise identitaire et une désillusion par rapport à leur place dans leur communauté. Dans un monde réinventé à la limite de l’utopie communiste, parodiant des aspects à la fois du roman du terroir, de fictions dystopiques et de La République de Platon, une narration moqueuse oppose un univers déterministe aux personnages et à leur quête de sens. L’essai réflexif consiste en une analyse des thèmes de la mémoire, de l’écriture et du mythe dans Arvida de Samuel Archibald, recueil de nouvelles paru en 2011.L’objectif de la réflexion est de dégager un portrait général de l’oeuvre en tant que construction partagée entre la mémoire, l’histoire et la fiction, sachant qu’Archibald se met en scène dans sa fiction en tant qu’auteur d’Arvida, et que la plupart des histoires se déroulent avant sa naissance. Les trois histoires au centre de la réflexion sont celles sous-titrées « Arvida », soit « Mon père et Proust », « Foyer des loisirs et de l’oubli » et « Madeleines ». Dans ce parcours d’idées seront abordées les questions de l’imaginaire nordique, de l’héritage, du narrateur-auteur et de la littérature fantastique pour montrer comment Archibald réussit à dépeindre une mythologie américaine nordique propre à la région du Saguenay.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".