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Enregistrement W7039112799

La révision littéraire au Québec : Métier, agents et pratiques

2019· other· fr· W7039112799 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2019
Typeother
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Biological Research in Conflict Zones
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)GloomLimitingFilter (signal processing)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bien que l’étape de la révision est un incontournable dans le processus d’édition d’un livre, peu de chercheurs se sont intéressés à décrire cette fonction : elle est à peine nommée dans les ouvrages dédiés à l’édition. Est-ce parce qu’il n’y aurait rien de spécial à dire sur ce sujet ? Que la révision serait une étape banale ? Pourtant, dans ce mémoire, nous montrerons qu’il n’en est rien et que le métier de réviseur littéraire mérite d’être étudié et reconnu. Dans le premier chapitre, nous avons posé toutes les bases théoriques afin de circonscrire notre objet de recherche. Nous y avons exposé ce qu’est la révision linguistique, que celle-ci s’intéresse à la qualité de la langue et à l’efficacité de la communication. Nous avons également tenté de cerner ce qu’est la norme prescriptive. Même si elle est difficile à définir, la norme est un concept mouvant imposé par des petits groupes de personnes. En contexte littéraire, c’est justement cette distance par rapport à la norme qui nous intéresse. Nous terminerons d’ailleurs ce chapitre en définissant ce qu’est la révision littéraire en évoquant les trois étapes auxquelles elle se rapporte : la révision linguistique, éditoriale et paratextuelle. Au deuxième chapitre, nous nous intéresserons davantage aux réviseurs littéraires. Avec les informations recueillies sur des plateformes électroniques et pendant les entrevues que nous avons menées, nous avons pu établir un profil des réviseurs littéraires du Québec. Nous y retrouvons des informations personnelles et professionnelles, des données sur les conditions de travail des réviseurs, sur leur réseau de soutien ainsi que sur leur perception par rapport à leur métier. Dans le dernier chapitre, nous aborderons concrètement le travail de révision en présentant notre étude de la révision littéraire qui a été faite sur le roman La vieille fille et la mort de Catherine Sylvestre. D’entrée de jeu, nous mentionnons certaines informations générales concernant la pratique de la révision (directives des éditeurs, lecture des manuscrits, outils de travail et de référence des réviseurs). Nous présentons ensuite notre étude de cas en relevant des éléments révélateurs du travail de révision dans les catégories du vocabulaire, de la grammaire et du style. En somme, nous pouvons penser à tort que la révision littéraire ne serait rien de plus que de la révision linguistique et que le réviseur ne s’intéresse à rien d’autre qu’aux fautes d’orthographe, de grammaire, de syntaxe ou de ponctuation. Au contraire, la révision littéraire va au-delà de la simple correction des erreurs. Comme le réviseur a un texte littéraire devant lui, il doit prendre en considération le style de l’auteur, et c’est ainsi qu’une réflexion sur le texte s’amorce. Tenant à respecter le style d’écriture unique de l’auteur, le réviseur doit remettre en question certains codes, telle la norme prescriptive. Le réviseur peut donc juger des tournures stylistiques et décider ce qui est acceptable ou non en contexte littéraire.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0130,009
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,221 · 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
Publié2019
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