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Enregistrement W4390676566 · doi:10.7202/1108315ar

Le Schtroumpf civil

2023· article· fr· W4390676566 sur OpenAlexaboutno aff
Guillaume Simiand

Notice bibliographique

RevueCommunitas · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsComputer scienceCLARITYReadabilityAmbiguityIntelligibility (philosophy)Natural language processingSociologyArtificial intelligenceEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le Schtroumpf civil est la première traduction intégrale des Codes civils français et québécois en langue schtroumpf. Si cette démarche, clin d’œil burlesque à la centralité historique du Code civil dans la sphère francophone, est sa propre fin, cet article revient sur la réflexion théorique sur les régularités de la langue du droit qu’a exigée cette traduction. Plus que sur la langue schtroumpf originelle inventée par Peyo, elle s’appuie sur sa réinterprétation systématique par Umberto Eco, qui s’est penché à plusieurs reprises au cours de sa carrière sur une langue dont l’ambiguïté permanente devrait obérer toute compréhension, mais qui reste parfaitement intelligible pour les lecteurs. C’est, raison de l’intérêt du linguiste, que la langue schtroumpf illustre parfaitement la place prépondérante de l’activité interprétative du lecteur, et notamment le renvoi hors texte à un encodage commun des références situationnelles et textuelles qui permet la restitution du sens. Par de multiples aspects, ce fonctionnement de la langue schtroumpf rappelle des difficultés similaires soulevées par l’interprétation de la langue du droit, liées à sa clarté, à sa lisibilité et à son intelligibilité. Pour générer automatiquement la traduction des Schtroumpfs civils, une stratégie fondée sur l’apprentissage machine est mise en œuvre ; pour chaque mot susceptible d’être remplacé par schtroumpf, on demande à un modèle de langue une prédiction ; si le texte du Code et la prédiction coïncident, le mot est schtroumpfé. Ce dispositif forme une variante automatisée du test de closure, utilisé depuis les années cinquante comme outil de mesure de la lisibilité et, pour certains auteurs, de l’intelligibilité des textes. Le Schtroumpf civil, quoique ce ne soit pas son objet principal, rendrait ainsi visible le degré de proximité syntactique de la langue des législateurs et de la langue générale, une approche potentiellement nouvelle d’un des versants de l’intelligibilité du texte législatif.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,045

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 Opus0,296
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,223 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2023
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