Notice bibliographique
Résumé
Monique et Pierre Léon, qui ont été formés à l’ESPPPFE juste après la Seconde Guerre mondiale, évoquent deux de ses figures, parmi les plus marquantes : celles de Pierre Fouché et de son assistante, Suzanne Mercier. Nommé directeur de l’École en 1944, Fouché y dispensait des cours d’orthoépie (principalement destinés aux étudiants étrangers), de philologie romane et de « phonétique générale du français ». Ancien élève de Maurice Grammont, refusant de discuter les questions théoriques de la phonologie (telles que les envisageait alors, en France, un Martinet) ou de s’intéresser aux innovations techniques de la phonétique expérimentale, Fouché consacrait l’un de ses cours aux faits de stylistique orale, à ce que l’on ne nommait pas encore phonostylistique, appliquée principalement aux textes littéraires. Formée au Conservatoire à la diction du théâtre, Suzanne Mercier donnait à l’École des leçons de correction phonétique en vue desquelles elle avait mis au point des techniques articulatoires originales. Grande diseuse de textes, elle négligeait les éclairages de la linguistique en matière de correction phonétique. Remarquables pédagogues l’un et l’autre, Fouché et Mercier se signalaient d’abord par leur art consommé de la maïeutique.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».