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Enregistrement W6992347002

Les modifications lexicales apportées par les réviseurs professionnels dans leur tâche de révision : du problème à la solution

2009· other· fr· W6992347002 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2009
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndustrial propertyGeneral interestSelf evaluation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis quelques années seulement, chercheurs et praticiens en révision professionnelle ont commencé à décrire ce métier et à expliquer les multiples tâches qu'il comporte (Bisaillon, 2005, 2007a et b; Cloutier, 2005; Leclerc, 2006; Lachance, 2006; Association canadienne des réviseurs, 2006; Bisaillon, 2007 c). Dans la foulée de ces travaux, j'ai entrepris une étude sur les modifications lexicales apportées par six réviseurs au cours d'un de leurs mandats de révision afin de préciser la nature et les raisons d'être de ce type de modifications. Je cherchais entre autres, à répondre aux questions suivantes: Qu'est-ce qui caractérise les modifications lexicales? Quels problèmes les réviseurs ont-ils détectés pour justifier ces changements et comment les ont-ils résolus? Quelles préoccupations révisionnelles traduisent ces modifications? Pour obtenir des données, une partie du travail des réviseurs a d'abord été filmé et ceux -ci devaient, par la suite, expliquer les changelnents qu'ils avaient faits dans le texte. Seulement les modifications portant sur des unités lexicales ont été retenues pour ma recherche et une classification a été élaborée pour les décrire et les analyser. Les principaux résultats montrent que les unités lexicales visées par les Inodifications sont le plus souvent remplacées et qu'elles appartiennent deux fois sur trois à une classe ouverte (nom, verbe, adjectif et adverbe). Les problèmes détectés par les réviseurs ont été classés dans une vingtaine de catégories différentes, ce qui témoigne bien de la diversité des difficultés que pose l' elnploi des mots dans un texte. Même si les erreurs de syntaxe et les erreurs d'orthographe grammaticale sont les plus nombreuses, elles ne comptent que pour environ 20 % de tous les problèmes détectés et résolus. On remarque également que quelques modifications lexicales ont été apportées sur la base de pressentiments. Par ailleurs, il s'avère qu 'une modification sur deux visant une unité lexicale est faite dans une optique nonnative. Enfin, on observe que certains éléments du contexte de travail, dont le mandat reçu, la conception de la révision et la fonnation, semblent avoir une incidence sur les types de problèmes que détectent et corrigent les réviseurs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,201 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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