L’analyse du texte littéraire assistée par ordinateur : essai d’illustration avec Regards et jeux dans l’espace, de Saint-Denys Garneau, traité avec le logiciel SATO
Bibliographic record
Abstract
Les textes de tous genres se retrouvent en nombre grandissant sur des supports électroniques et l’ordinateur peut être mis à contribution pour aider à faire leur analyse. Les textes littéraires, avec leurs particularités, n’échappent pas à cette tendance que les chercheurs accueillent avec scepticisme ou intérêt. Le développement des bibliothèques électroniques incite les spécialistes en information documentaire à étendre leur expertise et à diversifier leurs services pour des clientèles mieux informées et plus exigeantes. Une recherche exploratoire menée à l’aide du logiciel SATO (Système d’analyse de texte par ordinateur) sur un recueil de poèmes, Regards et jeux dans l’espace, de Saint-Denys Garneau, vise à illustrer certaines des données et des interprétations qui peuvent être tirées, selon diverses approches, de traitements statistiques et sémantiques. Des études de plus grande envergure portant sur un ensemble de corpus peuvent être envisagées, renouvelant certaines problématiques littéraires.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".