Poetic experience of a great river: the Saint Lawrence - Pierre Perrault, a pathway to identity
Bibliographic record
Abstract
À partir des perspectives géopoétiques et géocritiques, nous tenterons d’analyser les composantes de la perception de l’espace inspirées par la relation à l’un des fleuves américains les plus emblématiques : le Saint Laurent. Pierre Perrault, cinéaste, poète et dramaturge québécois est l’auteur d’une œuvre cinématographique reconnue internationalement qui participe activement dans les années 1970 aux débats autour de l’identité nationale québécoise. Écriture de la mémoire, profondément enracinée dans le lieu, son œuvre fait émerger un peuple, un pays et son histoire. Cette étude s’attachera à un recueil extrait de son œuvre poétique intitulé: Le visage humain d’un fleuve sans estuaire (PERRAULT, 1998). Dans la confrontation entre passé et présent, le poète témoigne de la recherche d’une langue capable de décrire le fleuve Saint Laurent et de favoriser une interrogation sur la relation à l’histoire. Son écriture, inspirée par un fleuve hors norme, met en perspective le rapport au mythe et au génie du lieu dans la construction d’une représentation du fleuve comme vecteur d’identité. Cette analyse constitue l’une des articulations d’une recherche comparative mettant en perspective la relation au grand fleuve chez diverses populations dans l’espace américain québécois et brésilien.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".