L’écriture autobiographique des militantes communistes montréalaises Julia Couture-Boucher et Rose-Blanche Gélinas
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire examine l’écriture autobiographique des militantes communistes montréalaises Julia Couture-Boucher et Rose-Blanche Gélinas. Membres du Parti ouvrier progressiste et/ou du Parti communiste canadien, elles s’engagent dans le militantisme lors des années 1930. L’écriture autobiographique a eu lieu en fin de parcours politique, à partir des années 1970. Les documents ayant permis cette étude de l’écriture du soi militant sont les récits autobiographiques des deux femmes, conservés aux Archives Passe-Mémoire à Montréal. L’étude propose de réfléchir des cas d’écriture à la première personne d’une militance communiste féminine qui présente ses bilans. Les récits en question sont des histoires de luttes, des souvenirs de combats contre les injustices sociales et les inégalités de genre. La présente étude tend à démontrer que les pratiques scripturales du militantisme communiste féminin participent d’un engagement politique pour une plus grande justice sociale. La démarche vise à restituer des paroles féminines tues par l’ordre capitaliste patriarcal des sociétés canadienne et québécoise. Les analyses permettent également de proposer qu’il y dans cet acte de transmission écrite des souvenirs de la lutte communiste, fabrication de cartouches politiques nouvelles dans un cycle qui se répète et se rejoue.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 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".