Analyse sémio-narrative d'un corpus de contes merveilleux du Québec
Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire propose une analyse sémio-narrative d’un corpus de dix-neuf contes merveilleux recueillis auprès des conteurs canadiens-français et canadiens-hurons par l’anthropologue Charles-Marius Barbeau, au début du XXe siècle. Après avoir passé en revue les principales théories dans l’approche sémiotique du conte à partir de Vladimir Propp jusqu’à nos jours, nous avons procédé à une étude narrative du corpus selon la méthode du grand folkloriste russe : cela nous a permis d’en montrer la valeur exceptionnelle mais aussi les limites. Nous avons constaté ainsi que le travail sur un corpus inédit peut mener à l’identification de nouveaux éléments dans la structure du conte merveilleux. En poursuivant nos recherches sur les dix-neuf contes recueillis par Barbeau, nous sommes passée du schéma linéaire, syntagmatique de Propp aux modèles logiques de ses continuateurs, particulièrement celui élaboré par Guy Laflèche. Nos analyses ont mis en évidence non seulement le fait que la structure en miroir est un modèle valide auquel une partie des contes merveilleux se plie parfaitement (d’emblée l’exclusivité du schéma de Propp est mise en question, sinon infirmée), mais aussi que tout conte merveilleux est exceptionnellement organisé, structuré (ce qui confirme la théorie de Claude Bremond conformément à laquelle le récit narratif est une alternance de dégradations et d’améliorations). Enfin, la dernière partie du mémoire est une analyse sémio-discursive de notre corpus qui, au lieu d’être une simple accumulation de listes de mots, d’expressions et de figures, tente d’aborder la structure idéologique, grâce à une étude en parallèle d’un conte du corpus et de deux versions littéraires.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».