La nuit, le bruit nuit – Les messages de sensibilisation du paysage linguistique de Montréal : thèmes et stratégies de persuasion
Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire de master porte sur les messages de sensibilisation présents dans le paysage linguistique de Montréal. Par ce terme nous désignons des messages visant à informer un public d’un enjeu particulier et à l’inciter à agir ou à modifier son comportement. L’objectif de l’étude est d’identifier les principaux thèmes abordés dans ces messages ainsi que les stratégies persuasives qu’ils mobilisent. L’ancrage théorique du mémoire repose sur la notion de persuasion, notamment à partir des définitions proposées par Taillard (2000) ainsi que par Stiff et Mongeau (2016). Les stratégies persuasives sont distinguées selon qu’elles relèvent d’arguments rationnels ou affectifs. Les arguments rationnels reposent sur la logique et les faits, relevant du logos, tandis que les arguments affectifs sollicitent le pathos : des émotions positives, comme la solidarité, ou négatives, comme la peur (Woch, 2015). Le corpus analysé se compose de 19 photographies de messages de sensibilisation recueillies dans divers espaces publics montréalais, tels que stations de métro, transports en commun et parcs. L’objectif de la collecte était de documenter les messages tels qu’ils apparaissent naturellement dans le quotidien des habitants de Montréal. L’analyse est structurée en deux parties. Dans la première partie sont identifiés six thèmes principaux : les bons comportements à adopter dans les transports en commun, la protection de l’environnement, l’écoresponsabilité, le comportement civique en ville, la langue française au Québec et le harcèlement sexuel. La seconde partie de l’analyse porte sur les stratégies de persuasion à l’oeuvre dans ces messages. Une stratégie récurrente a été mise en évidence : une stratégie dite « double », combinant l’usage de l’humour à un argument rationnel. L’humour sert à attirer l’attention et à instaurer une relation positive avec le destinataire, avant que le contenu normatif ne soit présenté, souvent en mobilisant la raison ou un sentiment de solidarité. Les arguments fondés sur des valeurs, comme l’obligation morale de protéger la nature, sont également fréquents. En revanche, le recours à la peur ou à la menace de sanctions demeure marginal. Les résultats de l’étude confirment l’hypothèse selon laquelle les messages de sensibilisation du paysage linguistique montréalais reflètent les valeurs de la société québécoise et reposent largement sur une persuasion fondée sur des émotions positives. Ils ne cherchent ni à moraliser ni à effrayer le public, mais à orienter les comportements en mobilisant des stratégies persuasives fondées sur l’humour et la solidarité.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».