Bibliographic record
Abstract
Faut-il se dire pour être ? Comment les personnages de la littérature contemporaine du Canada et des États-Unis définissent-ils leur identité ? Autant de questions soulevées par une série d’études particulièrement attentives à la représentation littéraire d’individus en marge de leur société. Les écrits analysés sont ceux de Joy Kogawa, Dorothy Allison, Walter Mosley, Hal Bennett, Ursula K. Le Guin, Gloria Anzaldua, Herb Gardner et Margaret Atwood. Ils reposent sur des récits d’enfants, de pauvres, de femmes, de prisonniers ou encore sur la parole de citoyens canadiens et américains d’origine japonaise, africaine, mexicaine ou juive. Au-delà de la particularité des discours individuels, on perçoit certains traits rattachant les personnages à un ensemble plus vaste, parfois même à plusieurs communautés : un enfant peut être pauvre, de sexe féminin, d’origine japonaise et interné. Mais on découvre aussi, et peut-être surtout, une tonalité d’ensemble où chaque fragment d’expression, si insolite et tronquée soit-elle, se mue en élément précieux, indispensable au tout et nécessaire à la construction d’une identité nouvelle. Comment, dès lors, s’étonner que l’image du patchwork revienne si fréquemment dans la littérature nord-américaine ?
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.077 | 0.030 |
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".