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Enregistrement W3084092981 · doi:10.7202/1070563ar

Théories, terrains, témoins : des pratiques de recherche à la construction d’une variété de langue

2020· article· fr· W3084092981 sur OpenAlexaffvenue
Laurence Arrighi

Notice bibliographique

RevuePort Acadie Revue interdisciplinaire en études acadiennes · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans le cadre d’une recherche ayant pour objet les discours d’autorité sur la langue en Acadie, cette étude prend comme terrain un corpus d’importantes contributions scientifiques à la linguistique acadienne. L’article s’attache aux actions mobilisées par le chercheur, la chercheuse pour constituer l’objet qu’il entend décrire, une série d’opérations sélectives qui conditionnent, voire constituent l’objet regardé. L’analyse de ce discours savant s’appuie sur les outils de la sociolinguistique critique en proposant une analyse critique de faits, de processus et d’événements. C’est par les travaux qui lui sont consacrés qu’un ensemble de pratiques linguistiques est institué en variété de langue. Cette imputabilité de la recherche dans la construction des objets linguistiques a déjà été signalée, mais reste peu documentée. Ce travail entend y participer. L’étude s’arrête sur de grands chantiers de la linguistique acadienne, des thèses de doctorat de Geddes (1908) à Perrot (1995) en passant par Massignon (1962), Flikeid (1984) et Péronnet (1989). Dans la mesure où ces travaux ont joué un rôle prépondérant dans la définition des pratiques linguistiques comme acadiennes, ces travaux permettent d’envisager diverses postures méthodologiques et d’éclairer quelques enjeux des choix effectués afin de décrire une variété de langue.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0110,055
Communication savante0,0160,025
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,007
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,268 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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