Le style clair en droit : étude comparative du discours juridique en anglais et en français, avant et après simplification. Le plain language dans la communication juridique avec le grand public.
Notice bibliographique
Résumé
La complexité du discours du droit a souvent été soulignée par les spécialistes du droit et les associations de consommateurs dans les pays anglophones et francophones. Ce constat a mené à la publication de recommandations pour encourager les expert.es du droit à utiliser un style clair (plain language), en suivant une série de règles rédactionnelles, qui incluent par exemple d'utiliser un vocabulaire "familier", de faire des phrases courtes ou d'éviter le passif. Le but de ces recommandations est d'améliorer la lisibilité des documents juridiques pour les non-spécialistes. L'objectif de cette thèse est d'étudier la reformulation du discours juridique par les acteurs institutionnels et associatifs afin que les justiciables puissent avoir accès à leurs droits et prendre des décisions éclairées. Pour cela, nous comparons un corpus de textes anglophones et francophones intitulé LEX, composé de textes juridiques réputés hautement complexes, à un corpus bilingue intitulé PLAIN, constitué de textes qui se réclament d'un style clair, et destinés à un lectorat non-expert. Ces corpus contiennent plusieurs genres discursifs issus de différents pays (Canada, Royaume-Uni, Nouvelle-Zélande et France) et institutions. Nous proposons une méthode systématique pour caractériser les textes qui s'affichent comme appliquant les recommandations rédactionnelles pour un style clair dans la communication juridique. Ce faisant, nous interrogeons également la conceptualisation et les mesures de la complexité textuelle en linguistique. Adoptant une approche descriptive de l'analyse de textes, nous empruntons à divers cadres théoriques, de la Grammaire Systémique Fonctionnelle à l'analyse de discours et au Traitement Automatique des Langues. Nous caractérisons le passage du corpus LEX à PLAIN en combinant des analyses qualitatives avec des méthodes quantitatives. Ces dernières incluent une classification automatique de textes fondée sur des métriques de complexité, l'analyse de la terminologie et du lexique ainsi que des schémas phraséologiques liés au passif et des procès sémantiques. Les deux premières parties de cette thèse présentent le cadre théorique, les corpus utilisés et la méthodologie. Dans la troisième partie, nous confrontons les textes de diffusion du discours du droit aux recommandations pour un style clair. Nos résultats suggèrent que les recommandations ne sont pas toujours suivies, et quand c'est le cas, nous tentons d'expliquer pourquoi. Dans nos analyses des stratégies rhétoriques de reformulation du discours du droit, nous nous concentrons en particulier sur les différences et similarités liées au genre discursif ou à la langue (anglais ou français).
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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».