L’inscription du corps dans les quartiers disparus de Montréal : Lullabies for Little Criminals de Heather O’Neill et Morel de Maxime Raymond Bock
Bibliographic record
Abstract
Le présent mémoire entend offrir une analyse du rapport entre corporalité et ville dans Lullabies for Little Criminals (2006) de Heather O’Neill et Morel (2021) de Maxime Raymond Bock. Ces deux romans contemporains mettent en scène des quartiers montréalais disparus, démolis lors des efforts de revitalisation urbaine qui ont marqué les années 1950 et 1960 à Montréal, contexte également connu sous le nom de « lutte aux taudis ». En orientant ma lecture de ces textes spécifiquement vers le corps des personnages, dans leur inscription textuelle et urbaine, je souhaite réfléchir sur la manière dont les corps issus de milieux précaires à la fois subissent les transformations urbaines et y contribuent. Ces récits corporels et humains de la modernisation jettent un regard neuf sur l’histoire de la ville, ainsi que sur le passé de ces quartiers, disparus du paysage et de la mémoire urbaine. Si l’espace urbain est inscrit de rapports de force et de domination, il est également lieu de savoirs urbains et de tactiques de résistance. Marqués par l’exploitation, la répression, par la précarité des lieux, les sujets marginalisés et dépossédés des deux œuvres à l’étude parviennent en retour à transformer leur environnement par et dans leur corps. La sociologie de l’espace et du quotidien (Lefebvre, De Certeau, Sibley), les travaux d’Elizabeth Grosz sur la corporalité et le féminisme, ainsi que ceux de Walter Benjamin sur la mémoire et la modernité, me permettent de situer la posture adoptée tout au long de ce mémoire. Par l’analyse littéraire de ces expériences corporelles de la ville moderne, ce travail cherche à repenser les formes historiques de la mémoire urbaine, en privilégiant des récits de transitions, de transformations, de mutations.
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 | 0.015 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".