Americanité from American, French Canadian and Amerindian perspectives
Bibliographic record
Abstract
Nous effectuons dans notre présent travail une étude comparée de la littérature nord-américaine du vingtième siècle par rapport à la notion de l'américanité. La relecture des romans classiques nord-américains nous permet de retracer l'émergence et l'évolution de l'américanité chez des auteurs tels que Jack London, Ralph Ellison et Alain Grandbois. À travers les écrits de Scott Momaday et de D'Arcy McNickle, notre compréhension de l'américanité s'enrichit des perspectives amérindiennes. Les derniers chapitres reprennent le mythe de l'errance dans son rapport avec la représentation de l'exil et de la production artistique chez Germaine Guèvremont et Gabrielle Roy. Jack Kerouac, pourvu d'origines franco-canadiennes, sert de lien continuel entre le roman états-unien et le roman franco-canadien. Lecteur et grand admirateur de Thomas Wolfe, le célèbre auteur de la génération beat inspire à son tour Jacques Poulin, avec Volkswagen blues. Cette thèse vise à ouvrir de nouvelles perspectives sur de vieux débats, à susciter une vision plus équilibrée de l'américanité et à récuser ce que nous estimons être un faux discours sur la notion d'américanisation.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".