De l’oral à l’écrit : le cas des Acadiens de la Nouvelle-Écosse
Notice bibliographique
Résumé
Pour divers travaux pédagogiques, j’ai recueilli des récits populaires auprès de conteurs de Pubnico-Ouest. Parmi les particularités locales, plusieurs témoins combinent l’anglais et le français naturellement, ce qui reflète le bilinguisme fonctionnel de la population. Je me suis donc efforcée de transcrire mot à mot les narrations des informateurs, en respectant et en restant fidèle à la langue des conteurs, car il fallait préserver à l’écrit la spécificité orale de la région sans perturber la compréhension. Toutefois, cette méthode, qui régularise la graphie tout en conservant le mot-à-mot de la transcription, rend laborieuse la lecture pour ceux que rebute cette combinaison inhabituelle de l’anglais et du français. Faut-il corriger, récrire ou traduire les récits oraux de mon corpus pour les rendre accessibles au grand public? Comment alors rester fidèle aux récits des conteurs et à la langue macaronique qui représente leur réalité?
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».