Du wolof vers le français ou « Guelwaar » d’Ousmane Sembène : enjeux linguistiques et esthétiques
Notice bibliographique
Résumé
Contrairement à ses habitudes, l’écrivain cinéaste sénégalais Sembène a d’abord tourné son film Guelwaar avant d'écrire le roman (1996). En effet Sembène est toujours passé du texte littéraire au film. Le mandat, Mandabi ou encore Xala sont des exemples illustratifs. Il n’en est pas autrement du roman Niiwam adapté à l’écran par Clarence Thomas Delgado avec le film du même nom. Avec Guelwaar, il s’agit d’une adaptation littéraire d’une production cinématographique. Celle-ci passe non seulement par la cage de l’image, des sons, du visuel etc. au texte littéraire écrit, mais également par un changement de langues, du wolof, langue du film, au français, langue du roman. Les dialogues filmiques, qui relèvent de l’oralité sont en wolof et le texte littéraire français qui en découle, relève de l’écrit Cet article examine dès lors les enjeux linguistiques liés au changement de médium avec l’adaptation littéraire du roman. Ainsi il met l’accent sur les choix linguistiques de l’écrivain- cinéaste Sembène et sur le passage de l’écran à l’écrit, du wolof au français, de l’oral à l’écrit.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».