Vers une classification générale des variantes graphiques des dialogues en ligne ?
Notice bibliographique
Résumé
L’un des aspects les plus percutants des avancées de la technologie des quinze dernières années a trait à la communication médiée par ordinateur : dialogues en ligne (clavardage), messagerie instantanée, courrier électronique, blogues, sites de réseautage social, etc. Nous nous intéressons aux stratégies d’écriture en situation de clavardage. Dans le cadre d’une étude comparative réalisée sur les pratiques scripturales des clavardeurs francophones, nous avons établi quatre catégories générales pour rendre compte de toutes les variantes scripturales de notre corpus : procédés abréviatifs, substitutions de graphèmes, neutralisations en finale absolue et procédés expressifs. Nous voulons maintenant tester la solidité de notre typologie pour des langues dont le degré de correspondance phonético-graphique diffère. En vertu de l’hypothèse de la profondeur de l’orthographe (orthographic depth hypothesis) selon laquelle un système orthographique transparent (comme l’italien ou l’espagnol) transpose les phonèmes directement dans l’orthographe, nous vérifierons si nos résultats pour le français peuvent être généralisés à des langues dont l’orthographe est dite « transparente » (l’espagnol) comparativement à des langues dont l’orthographe est dite « opaque » (le français et l’anglais). Nous exposons ici notre classification des procédés scripturaux impliqués dans le clavardage en français, en espagnol et en anglais. Pour la collecte des données, nous recourrons à des échanges effectués au moyen du protocole Internet Relay Chat (IRC) (4 520 messages par langue).
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».