Temporalité des personnages dans <i>Un fin passage</i> (2001) de France Daigle
Bibliographic record
Abstract
Autrice de onze romans, France Daigle obtient la consécration lorsque qu'elle remporte le Prix du Gouverneur général du Canada en 2012 pour son roman Pour sûr . Ce roman conclut une tétralogie amorcée en 1998 avec la parution de Pas pire . Dans cette suite, on suit les péripéties de Terry et Carmen, deux Acadiens qui évoluent à Moncton au Nouveau-Brunswick. Chez Daigle, le cadre spatial demeure souvent l'élément le plus structurant du récit. Or, le roman Un fin passage , deuxième de la tétralogie, repose moins sur l'espace, mais plutôt sur le passage du temps comme en fait foi la division des chapitres par journée non chronologique. En fait, le titre énigmatique suggère de grandes ramifications dans la fiction entre autres parce qu'un des personnages, qui s'est suicidé, est passé du monde des vivants au monde des morts. L'objectif de cet article est double. D'une part, il s'agit de brièvement faire connaître la littérature acadienne et plus particulièrement l'?uvre de France Daigle à un public non-initié. D'autre part, il s'agit de montrer de quels passages est-il question dans ce roman choral, mais sans chanteur. Outre le suicidé dont l'état est irrémédiable, les personnages semblent se situer à un moment charnière de leur vie. À partir de l'essai Lire le temps (1989) de Michel Picard et des préconstruits de la lecture de Gilles Thérien (1990), il sera possible de montrer que, pour une rare fois chez France Daigle, le temps, aussi fragmenté soit-il, possède un ascendant sur l'espace.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".