L'oral comme fiction : stylistique de l'oralité populaire dans le théâtre de Michel Tremblay (1968-1998)
Bibliographic record
Abstract
Ce travail est consacré à une comparaison entre l'image de l'oral véhiculée par une œuvre théâtrale (cinq pièces de l'écrivain québécois Michel Tremblay) et par une transcription linguistique (corpus Sankoff-Cedergren et Montréal 84). Il aboutit à deux conclusions. D'une part, la comparaison systématique du corpus littéraire et linguistique met en évidence les contraintes différenciées qui pèsent sur le codage de l'oralité (aux niveaux graphique, syntaxique et énonciatif). D'autre part, l'oralité apparaît dans le corpus littéraire non seulement comme un paramètre sociolinguistique, mais aussi comme une composante de l'organisation fictionnelle narrative. L'oralité est ainsi doublement fictionnelle, à la fois imaginaire social de la langue et élément d'un univers narratif et affectif. Du point de vue méthodologique, l'étude repose sur l'utilisation du logiciel Weblex (http://weblex.ens-lsh.fr/wlx/), qui permet de comparer les différentes transcriptions de mots et de locutions caractéristiques de l'oral, et de mettre en évidence les choix techniques ou esthétiques des transcripteurs et de l'écrivain. Par ailleurs, à l'intérieur du corpus littéraire, on peut faire apparaître des profils linguistiques pour les différents personnages, ou encore dessiner une évolution stylistique du traitement de la fiction langagière sur trente ans (1968-1998). Du point de vue théorique, la question centrale est celle de la nature des « filtres » de l'oral. Ce travail montre une double nécessité : a. la nécessité d'une définition précise des catégories linguistiques pour constituer (annoter) et exploiter des corpus de langue non standard, qu'il s'agisse de transcriptions d'entretiens ou de littérature ; b. la nécessité d'articuler la description de la langue avec les aspects culturels et affectifs, pour mieux comprendre les trois dimensions (linguistique, symbolique et esthétique) du phénomène de l'oralité.
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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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".