Structure et contenu dans une sélection de contes populaires acadiens, une analyse sémio-narrative
Notice bibliographique
Résumé
Notre dissertation porte sur neuf recueils de contes populaires publiés des provinces canadiennes Maritimes (la Nouvelle-Écosse, le Nouveau-Brunswick, l'Île-du-Prince-Édouard) et de Terre-Neuve. Notre étude se veut avant tout une description analytique des divers aspects du contenu et de la structure des contes de notre corpus. Nous commençons par la classification: nous organisons les divers éléments de ces textes en trois catégories majeures, c'est-à-dire les personnages, les objets (magiques) et les événements, selon un modèle conçu par Stith Thompson. Nous analysons alors ces composantes des contes choisis en nous inspirant de la méthodologie sémio-narrative, surtout des théories d'Algirdas Greimas, de Joseph Courtés, d'Eleazar Meletinski, et de Paul Larivaille. Pour ces chercheurs, il est important de comprendre la distinction qui existe entre les motifs ou la composante figurative (c'est-à-dire les personnages et les objets “modaux”) et les actions des personnages ou la composante syntagmatique. Ces auteurs nous ont donc aidés à voir le conte comme une sorte d'énoncé comprenant un Sujet (ce qui est pour nous un personnage, aidé par des objets modaux) qui est responsable d'une certaine Performance (une action qui mène à l'acquisition d'un Objet de valeur). En faisant ressortir les éléments communs sur les plans formel et figuratif dans les contes de notre corpus, nous avons trouvé qu'il existe un principe organisateur qui transparaît au-delà du réseau de détails que nous avons étudiés. Nous nous servons d'un terme d'Algirdas Greimas pour rendre compte de cette continuité de thèmes dans notre corpus: il explique que le récit peut comporter deux modes narratifs qu'il nomme le mode déceptif et le mode véridique . Cette relation fondamentale, c'est-á-dire celle de l'être vs le paraître est, selon Greimas, un aspect typique du conte populaire en général. Dans notre étude, nous examinons le fonctionnement de ce thème dans les textes que nous avons choisis. Nous décrivons ses différentes manifestations (le mensonge, le secret, la tromperie, le déguisement, l'illusion, la révélation…) et nous montrons qu'elles font toutes partie d'un système narratif logique et bien organisé.
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».