Analyse sémio-narrative d'un corpus de contes merveilleux du Québec
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire propose une analyse sémio-narrative d’un corpus de dix-neuf contes merveilleux recueillis auprès des conteurs canadiens-français et canadiens-hurons par l’anthropologue Charles-Marius Barbeau, au début du XXe siècle. Après avoir passé en revue les principales théories dans l’approche sémiotique du conte à partir de Vladimir Propp jusqu’à nos jours, nous avons procédé à une étude narrative du corpus selon la méthode du grand folkloriste russe : cela nous a permis d’en montrer la valeur exceptionnelle mais aussi les limites. Nous avons constaté ainsi que le travail sur un corpus inédit peut mener à l’identification de nouveaux éléments dans la structure du conte merveilleux. En poursuivant nos recherches sur les dix-neuf contes recueillis par Barbeau, nous sommes passée du schéma linéaire, syntagmatique de Propp aux modèles logiques de ses continuateurs, particulièrement celui élaboré par Guy Laflèche. Nos analyses ont mis en évidence non seulement le fait que la structure en miroir est un modèle valide auquel une partie des contes merveilleux se plie parfaitement (d’emblée l’exclusivité du schéma de Propp est mise en question, sinon infirmée), mais aussi que tout conte merveilleux est exceptionnellement organisé, structuré (ce qui confirme la théorie de Claude Bremond conformément à laquelle le récit narratif est une alternance de dégradations et d’améliorations). Enfin, la dernière partie du mémoire est une analyse sémio-discursive de notre corpus qui, au lieu d’être une simple accumulation de listes de mots, d’expressions et de figures, tente d’aborder la structure idéologique, grâce à une étude en parallèle d’un conte du corpus et de deux versions 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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.001 |
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".