Écrire la « parlure » canadienne-française: la langue oralisée dans l'oeuvre d'Albert Laberge
Bibliographic record
Abstract
L'oeuvre d'Albert Laberge, écrivain canadien-français de la première moitié du XXe siècle, a fait l'objet de nombreuses études sur le plan thématique. Considéré comme le premier auteur naturaliste du Québec et comme un représentant de l'anti-terroir, Laberge a retenu l'attention des critiques pour son humour noir et ses histoires sordides savamment mises en scène. Toutefois, bien que les critiques reconnaissent la valeur de l'oeuvre labergienne, ils ressentent un véritable malaise par rapport à la manière dont elle est écrite. Laberge, comme la plupart de ses contemporains, introduit une langue oralisée dans ses textes. Cependant, contrairement aux autres écrivains de son époque, il ne limite pas l'emploi de l'oralité aux dialogues; il utilise la langue oralisée dans la narration de ses textes, sans employer de guillemets ou d'italique pour marquer l'emprunt de termes de registres populaires. Cette mise en contact de la langue normative et de la langue oralisée a été vue par les critiques comme une faute de langue et, en conséquence, Laberge fut qualifié d'auteur mineur. Il sera dès lors perçu comme un écrivain ne sachant pas réellement maîtriser les codes langagiers propres à son métier. L'étude de l'introduction de la langue oralisée dans La Scouine et dans les nouvelles labergiennes indique au contraire que Laberge effectuait un travail stylistique constant et approfondi. L'analyse formelle de l'oeuvre permet de voir qu'elle fonctionne comme un récit oralisé (concept développé par Jérôme Meizoz) et qu'elle comporte de nombreuses constructions hybrides (notion empruntée à Mikhaïl Bakhtine). Cette relecture de l'oeuvre labergienne d'un point de vue formel et linguistique permet de situer Laberge comme l'un des premiers écrivains québécois de l'oralité.
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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 | 0.002 | 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 | 0.017 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".