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Les écritures de l'histoire dans les romans québécois de la décennie 1980-1990

2012· dissertation· W7143535232 on OpenAlexaboutno aff
Elsa Ollier-Pochart

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldSocial Sciences
TopicMilitary, Security, and Education Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHistory of literatureDreamCoronationBlues

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude propose l’analyse des écritures de l’Histoire à travers un corpus de huit œuvres romanesques publiées au Québec entre 1980 et 1990. Il s’agit de La Tribu et Les Plaines à l’envers de F. Barcelo, de la trilogie des Fils de la liberté de Louis Caron, du Premier jardin de Anne Hébert, de La Maison Trestler ou le 8ème jour d’Amérique de Madeleine Ouellette-Michalska et d’Un dernier blues pour Octobre de Pierre Turgeon. Là où la langue anglaise distingue « history » et « story », le français utilise le vocable « histoire ». Si sa polysémie peut engendrer des confusions, elle peut aussi générer les réflexions qui ont sous-tendu cette analyse. Comment l’histoire raconte-t-elle l’Histoire ? Comment les histoires permettent-elles de réécrire une Histoire plurielle dans le Québec des années 1980 ? Pour répondre à ces questions, trois axes sont développés. Le premier s’attache à analyser les rapports fraternels puis fratricides entre la littérature et l’Histoire, disciplines devenues distinctes au XIXème, puis il propose une réflexion sur le roman historique et les écritures romanesques de l’Histoire. Le deuxième axe présente une mise en regard des discours historique et romanesque au sein des œuvres constitutives du corpus. Enfin, dans une troisième partie, notre réflexion nous conduit à analyser les poétiques québécoises afin de montrer comment ces textes participent, par une réécriture mémorielle, à l’émergence d’une identité collective québécoise en cette fin de XXème siècle.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.055
Threshold uncertainty score0.396

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0040.010
Science and technology studies0.0080.007
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.001

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.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.339
Teacher spread0.314 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2012
Admission routes1
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