Extraction automatique et visualisation des thèmes abordés dans des résumés de mémoires et de thèses en anthropologie au Québec, de 1985 à 2009
Notice bibliographique
Résumé
S’insérant dans les domaines de la Lecture et de l’Analyse de Textes Assistées par Ordinateur (LATAO), de la Gestion Électronique des Documents (GÉD), de la visualisation de l’information et, en partie, de l’anthropologie, cette recherche exploratoire propose l’expérimentation d’une méthodologie descriptive en fouille de textes afin de cartographier thématiquement un corpus de textes anthropologiques. Plus précisément, nous souhaitons éprouver la méthode de classification hiérarchique ascendante (CHA) pour extraire et analyser les thèmes issus de résumés de mémoires et de thèses octroyés de 1985 à 2009 (1240 résumés), par les départements d’anthropologie de l’Université de Montréal et de l’Université Laval, ainsi que le département d’histoire de l’Université Laval (pour les résumés archéologiques et ethnologiques). En première partie de mémoire, nous présentons notre cadre théorique, c'est-à-dire que nous expliquons ce qu’est la fouille de textes, ses origines, ses applications, les étapes méthodologiques puis, nous complétons avec une revue des principales publications. La deuxième partie est consacrée au cadre méthodologique et ainsi, nous abordons les différentes étapes par lesquelles ce projet fut conduit; la collecte des données, le filtrage linguistique, la classification automatique, pour en nommer que quelques-unes. Finalement, en dernière partie, nous présentons les résultats de notre recherche, en nous attardant plus particulièrement sur deux expérimentations. Nous abordons également la navigation thématique et les approches conceptuelles en thématisation, par exemple, en anthropologie, la dichotomie culture ̸ biologie. Nous terminons avec les limites de ce projet et les pistes d’intérêts pour de futures recherches.
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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».