On a ajusté le ton : la narration de Halfbreed dans le contexte oral, culturel, relationnel et local de la Saskatchewan
Notice bibliographique
Résumé
Dans cet essai, les autrices expliquent l’intention qui les a guidées dans le processus d’adaptation du livre audio Halfbreed de Maria Campbell, autrice, conteuse, activiste et aînée métis de renommée nationale et internationale. Le livre de Campbell a été publié en français par la maison d’édition Prise de parole, dont le mandat est d’accroître l’accessibilité de la littérature française au Canada. Dans le cadre du projet d’adaptation soutenu par la maison d’édition, Maria a réuni une équipe locale dans le but de produire une version audio de son livre. Nous, les autrices, faisions partie de cette équipe dans les rôles respectifs de directrice et de narratrice. Notre démarche était axée sur l’éthique du storytelling, le soin relationnel, l’oralité, l’originalité et le contexte local et culturel. Tout au long du processus d’adaptation, nous avons tenu compte de ces considérations et de notre responsabilité envers l’autrice du livre et les lecteurs. Nous avons également intégré à notre démarche nos liens respectifs, notre expérience et notre connaissance du lieu.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,012 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».