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Enregistrement W1509964004 · doi:10.7202/1032764ar

L’analyse du texte littéraire assistée par ordinateur : essai d’illustration avec Regards et jeux dans l’espace, de Saint-Denys Garneau, traité avec le logiciel SATO

2015· article· fr· W1509964004 sur OpenAlexaffvenue
Suzanne Bertrand‐Gastaldy, Paul Marchand

Notice bibliographique

RevueDocumentation et bibliothèques · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Text Analysis Techniques
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les textes de tous genres se retrouvent en nombre grandissant sur des supports électroniques et l’ordinateur peut être mis à contribution pour aider à faire leur analyse. Les textes littéraires, avec leurs particularités, n’échappent pas à cette tendance que les chercheurs accueillent avec scepticisme ou intérêt. Le développement des bibliothèques électroniques incite les spécialistes en information documentaire à étendre leur expertise et à diversifier leurs services pour des clientèles mieux informées et plus exigeantes. Une recherche exploratoire menée à l’aide du logiciel SATO (Système d’analyse de texte par ordinateur) sur un recueil de poèmes, Regards et jeux dans l’espace , de Saint-Denys Garneau, vise à illustrer certaines des données et des interprétations qui peuvent être tirées, selon diverses approches, de traitements statistiques et sémantiques. Des études de plus grande envergure portant sur un ensemble de corpus peuvent être envisagées, renouvelant certaines problématiques littéraires.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesCommunication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,815
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0070,020
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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