Notice bibliographique
Résumé
Les locuteurs construisent l’information différemment selon leur langue. Il reste cependant à savoir à quel niveau ou quel stade cette différence se manifeste. Est-ce très en profondeur, comme Sapir et Whorf le pensaient ? Est-ce plus superficiellement et formellement, comme dans les composants « formulateur » ou « articulateur » du locuteur de Levelt (1989), c’est-à-dire hors du « conceptualisateur » ? Natalia DANKOVA, dans le premier article de ce volume, explore cette question en comparant non pas deux langues mais deux variétés de français, le français « de France » et le français « du Québec ». Son analyse repose sur la fabrication d’histoires et la mise en récit d’images et de films muets, Cat Story et Quest, à la manière des Pear Stories de W. Chafe. Sa conclusion est que la conceptualisation des événements elle-même est mise en question, ce qui a des conséquences majeures pour l’apprentissage linguistique. Claire DOQUET étudie le « sous-genre d’oral ritualisé » de la communication en colloque, qui relève de l’écrit, quel que soit le degré de rédaction. Il s’agit donc de la représentation d’un discours autre (RDA) caractérisé par la co-présence de l’écrit (sur le diaporama), donc toujours d’une dimension autonymique et méta-énonciative. Enonciation très singulière, reformulation en « superposition sémiotique », cet oral est exposé ici comme une remarquable illustration de l’ « auto-représentation du dire en train de se faire » de J. Authier-Revuz et une démonstration de l’hétérogénéité de toute parole, toujours méta-énonciation d’elle-même. Autre cas d’hétérogénéité énonciative, le troisième article de ce volume s’inscrit pour Frédérique SAEZ dans un ensemble de recherches à propos du « désaccord voilé », et traite ici du « désaccord travesti » dans les comédies de Molière. L’interprétation « dissensuelle » met en jeu les phénomènes de polyphonie, tout particulièrement centraux dans le corpus choisi du drame comique classique. Le périverbal intentionnel révélé par les didascalies y joue pleinement son rôle, ainsi que la mise en abyme des actants par la prise en compte du public, allocutaire à part entière puisque c’est à lui que sont adressés les indices du désaccord voilé, mais hors-scène. Il faut considérer ce public comme un ON-Allocutaire interprétateur, un ON-All parallèle au ON-Loc de la Scapoline et définir son rôle. Les propositions d’articles pour le numéro 1 du volume 16 de la revue Corela sont à envoyer à Sylvester Osu avant le 15 avril 2018.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,125 | 0,040 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».