Exploitation des genres de textes pour assister les pratiques textuelles dans les environnements numériques de travail : le cas du courriel chez des cadres et des secrétaires dans une municipalité et une administration fédérale canadiennes
Notice bibliographique
Résumé
Notre recherche a pour but de déterminer comment les genres textuels peuvent être exploités dans le design des environnements numériques de travail afin de faciliter l’accomplissement des pratiques textuelles de cadres et de secrétaires dans une municipalité et une administration fédérale canadiennes. À cet effet, le premier objectif consiste à évaluer l’aptitude des environnements numériques de travail à supporter les pratiques textuelles (lecture, écriture et manipulation des textes) de ces employés. Le deuxième objectif est de décrire les rôles des genres textuels au cours des pratiques textuelles. Avec l’exemple du courriel, le troisième objectif vise à examiner comment le genre peut être exploité dans une perspective d’assistance à la réalisation des pratiques textuelles dans les environnements numériques de travail. Cette recherche de nature qualitative comporte une méthodologie en deux étapes. La première étape consiste en un examen minutieux des pratiques textuelles, des difficultés rencontrées au cours de celles-ci, du rôle du genre dans les environnements numériques de travail, ainsi que des indices sollicités au cours de la gestion du courriel. Trois modes de collecte des données qualitatives sont utilisés auprès de 17 cadres et de 17 secrétaires issus de deux administrations publiques : l’entrevue semi-dirigée, le journal de bord et l’enquête cognitive. Les résultats sont examinés à l’aide de stratégies d’analyse de contenu qualitative. La deuxième phase comprend la mise au point d’une chaîne de traitement du courriel, visant à étayer notre réflexion sur le genre textuel et son exploitation dans la conception des environnements numériques de travail. Un corpus de 1703 messages est élaboré à partir d’un échantillon remis par deux cadres gouvernementaux. Les résultats permettent d’abord de dresser un portrait général des pratiques de lecture, d’écriture et de manipulation des textes communes et spécifiques aux cadres et aux secrétaires. L’importance du courriel, qui constitue environ 40% des systèmes notés dans les journaux de bord, est soulignée. Les difficultés rencontrées dans les environnements numériques de travail sont également décrites. Dans un deuxième temps, les rôles du genre au cours des pratiques textuelles sont examinés en fonction d’une matrice tenant à la fois compte de ses dimensions individuelles et collectives, ainsi que de ses trois principales facettes ; la forme, le contenu et la fonction. Ensuite, nous présentons un cadre d’analyse des indices affectant la gestion du courriel qui synthétise le processus d’interprétation des messages par le destinataire. Une typologie des patrons de catégorisation des cadres est également définie, puis employée dans une expérimentation statistique visant la description et la catégorisation automatique du courriel. Au terme de ce processus, on observe des comportements linguistiques marqués en fonction des catégories du courriel. Il s’avère également que la catégorisation automatique basée sur le lexique des messages est beaucoup plus performante que la catégorisation non lexicale. À l’issue de cette recherche, nous suggérons d’enrichir le paradigme traditionnel relevant de l’interaction humain-ordinateur par une sémiotique du genre dans les environnements numériques de travail. L’étude propose également une réflexion sur l’appartenance du courriel à un genre, en ayant recours aux concepts théoriques d’hypergenre, de genre et de sous-genre. Le succès de la catégorisation automatique du courriel en fonction de facettes tributaires du genre (le contenu, la forme et la fonction) offre des perspectives intéressantes sur l’application de ce concept au design des environnements numériques de travail en vue de faciliter l’accomplissement des pratiques textuelles par les employés.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».