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Enregistrement W7036815356

«Ce n’est clairement pas la France». Negation et identite dans le city branding de Montreal et Quebec

2022· book-chapter· fr· W7036815356 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFlorence Research (University of Florence) · 2022
Typebook-chapter
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)OnomasticsPrivate life
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le corpus analysé a été construit à partir de 3.280 recensions publiées entre 2011 et 2020 sur un site de partage de recommandations touristiques. Les auteurs sont des voyageurs d’origine française et d’origine canadienne française, qui relatent leurs expériences dans les villes de Québec et de Montréal. L’objectif est d’analyser les formes d’inscription du touriste dans l’espace et, en particulier, d’étudier comment la perception que les Québécois ont de leurs espaces est interceptée ou filtrée par des hétéroimages (soit par le regard d’autrui), notamment de la France. Grâce aux outils de textomé- trie, l’interrogation du corpus montrera comment les Français se servent d’un imaginaire européen dans la domestication de l’étranger et comment les québécois s’approprient ou négocient l’imaginaire français dans l’exotisation de leurs espaces ; et quels sont les relations interdiscursives entre ces deux imaginaires. Dans ce but, on étudiera le phénomène de l’antonomase toponymique (la substitution des noms propres de lieu) comme stratégie rhétorique mais aussi comme organisateur cognitif, c’est-à-dire comme lieu de rencontre et de négociation entre connaissances sur l’espace et identités du sujet regardant. Cette négociation entre autoimages et hétéroimages prend souvent la forme linguistique de la négation et devient une stratégie d’argumentation dans le projet persuasif de la recension touristique.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,216 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2022
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Résumé présentoui

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