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Enregistrement W2996510087

Greffes inter-langagières : l’exemple du mouvement de la langue arabe en écriture numérique du « tchat »

2019· article· fr· W2996510087 sur OpenAlexvenueno aff
Yasmine Khribi

Notice bibliographique

RevueSens public · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Il est indeniable que l’ecriture dans son mouvement de deplacement d’un support a un autre subit consequemment certains changements. Le phenomene de transcription de la langue arabe en ecriture numerique et plus particulierement celle du « tchat » pourrait etre tres representative de ce mouvement de deplacement de la langue. Derrida le dit : « C’est parce qu’elle est inaugurale, au sens jeune de ce mot, que l’ecriture est dangereuse et angoissante ». Il sera donc question dans cette courte recherche de representer a la fois cette dimension inaugurale de l’ecriture du « tchat » de meme que ce qui pourrait etre percu comme « dangereux » et « angoissant » et qui s’illustrent notamment dans les nombreux questionnements langagiers et sociaux survenant suite aux changements subis par et a cause de la langue. L’arabe en tant que langue cursive a connu plusieurs difficultes quant a son entree sur le support numerique. Les difficultes ont ete doublees lorsqu’il a ete notamment question de son usage a l’interieur des cadres tres circonscrits de la messagerie instantanee ou de ce que l’on nomme communement le « tchat ». Il s’agira de recenser, dans un premier temps, les differents obstacles du deplacement de la langue arabe vers le support numerique. Puis, il faudra se questionner sur la forme meme de ce deplacement : est-il vraiment question d’une transposition ? Ne s’agirait-il pas plutot d’un phenomene de translitteration ? Ces questionnements nous permettront de cerner l’ampleur des changements apportes a l’ecriture et imposes par le nouveau support (dans sa double problematique) de meme que le rapport de cette ecriture avec ses origines (l’oralite) et sa descendance (l’oralite ?).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2019
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Résumé présentoui

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