Les procédés humoristiques les plus fréquemment utilisés par Jacques Goldstyn dans la série <i>Van l’inventeur</i>
Notice bibliographique
Résumé
Parmi les créateurs qui visent un jeune lectorat et qui pratiquent l’humour en bande dessinée, nous avons choisi d’étudier le cas de Jacques Goldstyn. Au sein de son univers foisonnant, nous limitons notre propos à sa série Van l’inventeur. Nous avons choisi cette série parce qu’elle couvre deux décennies et que ses cinq tomes présentent une certaine uniformité. Notre objectif est de dégager les procédés humoristiques les plus fréquents dans la série de bandes dessinées Van l’inventeur de Jacques Goldstyn. Afin d’atteindre cet objectif, nous estimons pertinent de brosser un portrait sommaire de l’auteur-illustrateur pour mieux comprendre son univers humoristique. Ensuite, nous survolons le concept des attraits du livre (Saricks, 2005; 2009), car les procédés humoristiques utiles à notre propos y sont directement liés. Puis nous présentons notre méthodologie, qui comprend une grille de différents procédés humoristiques (Montésinos-Gelet, DeRoy-Ringuette et Dupin de Saint-André, 2021) afin de dresser un portrait quantitatif de leur utilisation. Enfin, nous exposons nos résultats après l’analyse des planches de la série Van l’inventeur.
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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».