La relation amicale au coeur de l'intrigue : les mises en scène de l'amitié féminine dans trois romans québécois
Bibliographic record
Abstract
Les romans Angéline de Montbrun (1884), de Laure Conan, La plus belle chose du monde (1937), de Michelle Le Normand et Maryse (1983), de Francine Noël présentent une intrigue au coeur de laquelle les personnages féminins se déploient à travers la relation amicale. Ces romans nous permettront d’analyser les mises en scène de l’amitié féminine et les différentes caractéristiques de cette relation ainsi que ses répercussions sur l’intrigue. Ce mémoire se divise en trois chapitres. Le premier chapitre propose d’analyser le personnage de l’amie, car les descriptions qui concernent les participantes de la relation d’amitié permettent d’établir une construction type du personnage. Nous pourrons aussi constater quelles caractéristiques sont mises de l’avant par les différentes voix narratives. Notre deuxième chapitre s’intéresse à l’espace matériel dédié à l’amitié féminine ainsi qu’à son rapport aux lieux présents dans l’intrigue. Le troisième et dernier chapitre étudie le processus agentif des personnages amicaux en tenant compte de l’influence qu’a la relation sur les actions des personnages. Il semble que l’orchestration de l’amitié féminine à travers les mots des écrivaines québécoises relève de plusieurs stratégies narratives récurrentes qui amènent les personnages féminins dans une intrigue centrée sur leurs propres ambitions. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Amitié, romans québécois, femmes, personnages, espaces, lieu, agentivité, Francine Noël, Michelle Le Normand, Laure Conan.
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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 | 0.001 | 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 | 0.013 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".