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Enregistrement W1961599192 · doi:10.26522/vp.v8i2.389

Le plurilinguisme textuel et les mécanismes de sa mise en œuvre chez Ahmadou Kourouma et Patrick Chamoiseau

2011· article· fr· W1961599192 sur OpenAlexaffvenue
El hadji Camara

Notice bibliographique

RevueVoix Plurielles · 2011
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic and Sociocultural Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesFrenchArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parler du plurilinguisme textuel dans le roman francophone, c’est poser la question du choix de la langue d’écriture chez l’écrivain francophone, mais aussi c’est évoquer à la fois les éléments constitutifs qui participent de la définition même de la littérature francophone. Par définition, un écrivain francophone c’est celui qui écrit en français peut-on dire de manière tautologique. Mais cette définition passe sous silence la dimension institutionnelle voire idéologique à l’œuvre dans la constitution de tout groupe social. Ainsi, selon Dominique Combe, les écrivains francophones forment un groupe bien distinct dans lequel des hommes et des femmes « expriment le sentiment d’appartenir, à travers la langue française, à une communauté de pensée, de culture. » (Combe, 1995 :14). Cependant, il faut reconnaître que tout texte possède sa propre identité, par ses langues et ses référents extratextuels, que ceux-ci soient ceux de l’auteur ou non. Dès lors, comment distinguer la langue de l’auteur de celle du texte ? Et dans quelles mesures les mécanismes de la mise en texte des langues concourent à la production du sens dans l’œuvre ? Alors qu’Ahmadou Kourouma se vante de faire parler ses personnages dans la langue de leur milieu social et culturel, Patrick Chamoiseau, se qualifiant lui-même de marqueur de parole, affirme retranscrire les paroles du conteur. Dès lors, à travers une approche comparative, il sera question dans cette communication d’analyser chez ces deux écrivains francophones, Ahmadou Kourouma et Patrick Chamoiseau en l’occurrence, comment cette textualisation des langues est mise en pratique dans leurs écritures.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,008
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,249 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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