L'évolution de la censure au Québec : le cas de Nègres blancs d'Amérique
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche vise à mettre en lumière l'évolution récente de la censure au Québec grâce à la comparaison des deux censures exercées contre *Nègres blancs d'Amérique* de Pierre Vallières. Cette autobiographie révolutionnaire a été censurée pour la première fois en 1969 à la suite d'une accusation de libelle séditieux. À partir de 2020, des groupes de militants tentent de censurer l'œuvre en raison de son titre choquant et de sa thèse jugée raciste. L'analyse du discours social entourant les deux cas de censure a permis de mieux comprendre les visées des censeurs, leurs arguments et leurs présupposés. La comparaison du contexte des lecteurs empathiques des années 1960 et de celui des lecteurs censurant d'aujourd'hui permet de constater que la manière dont l'œuvre est lue et reçue évolue grandement dans le temps. Premièrement, le rapport à l'expression « nègres blancs » a évolué. D'abord banale, parce que souvent utilisée dans les années 1960, l'expression est maintenant taboue, de sorte que le livre reçoit une nouvelle vague de critiques. Dans le premier cas, Pierre Vallières faisait partie de la minorité des Canadiens français au Canada, colonisée. Dans le deuxième cas, il appartient plutôt à la majorité blanche, colonisatrice. Ce changement de paradigme modifie le rapport à l'œuvre et à son auteur.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".