Analyse des ruptures de cohérence événementielle liées à la déception des attentes du lecteur dans des textes argumentatifs d'étudiants universitaires québécois
Notice bibliographique
Résumé
Plusieurs ruptures de cohérence événementielle (ruptures dans la progression de l’information) survenant à l’échelle microstructurelle ne peuvent pas être expliquées, du moins, pas exclusivement, par ce dont traitent les travaux portant sur cette dimension de la cohérence. Dans le cadre de ce mémoire, nous avons cherché à montrer que certaines de ces ruptures peuvent en fait être expliquées par la déception des attentes du lecteur. Nous avons également cherché à identifier les principaux types d’énoncés « décevants » qui peuvent causer ces ruptures et à proposer des pistes didactiques visant à aider les apprentis scripteurs à ne plus produire de tels énoncés. Notre travail a donc reposé essentiellement sur l’analyse de certaines ruptures de cohérence événementielle décelées dans les 68 textes argumentatifs de notre corpus, lesquels ont été rédigés par des étudiants universitaires québécois. Il est ressorti de cette analyse que dans ces 68 textes, 89 ruptures de ce genre étaient attribuables au non-respect des attentes du lecteur et, plus particulièrement, à l’un de ces sept types d’énoncés « décevants » : un énoncé qui est non directement lié au contexte; un énoncé dans lequel un connecteur ou l’absence d’un connecteur ne génère pas la bonne attente chez le lecteur; un énoncé qui ne récupère pas une information qu’on s’attendait à voir récupérée; un énoncé qui est en opposition avec l’attente programmée par le contexte; un énoncé dans lequel un mot déçoit l’attente de contiguïté sémantique programmée par le contexte; un énoncé retardant l’accès à une information attendue; un énoncé dans lequel c’est la répartition des informations qui déçoit les attentes du lecteur. En nous basant sur ces types d’énoncés et sur les observations notées lors de notre analyse, nous avons notamment suggéré six modèles d’activités permettant d’entraîner les scripteurs à éviter de décevoir ces attentes.
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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».