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Record W4415238225

« Vous avez bien là dequoy vous contenter les yeux, l'odorat & l'appetit ». Uses, Functions and Challenges of the Lexicon of Sensory Perceptions in French Travel narratives to America (1545-1618)

2023· article· fr· W4415238225 on OpenAlexaboutno aff
Rebecca Legrand

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistorical and Literary Analyses
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLexiconMetonymyNarrativeTravel writing
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Quels mots utiliser pour décrire les sensations procurées par un « nouveau » monde ? S'il est bien un genre littéraire qui se pose cette question, c'est celui de la littérature viatique. Bien avant l'intérêt porté à la sensibilité chez le voyageur romantique du XIXe siècle, les hommes ont cherché à traduire leurs sensations dans des récits conçus d'abord comme des témoignages oculaires. La perception visuelle est ainsi liée aux genres de l'histoire et de l'enquête depuis l'Antiquité. À la Renaissance, la littérature de voyages se situe au croisement entre l'histoire de la découverte de l'Amérique, l'évolution de la médecine et de l'intérêt porté au corps évoluant dans un environnement inconnu, et, enfin, l'enrichissement de la langue : discours littéraires et scientifiques s'y rejoignent, car ils se fondent tous deux sur le recours à l'expérience et à la connaissance. Notre travail souhaite mettre en lumière cette rencontre de disciplines en étudiant un corpus de neuf récits de voyages réalisés vers l'Amérique française (Canada, Floride, Brésil) depuis le Brief recit de Jacques Cartier (1545) jusqu'à l'Histoire de la Nouvelle-France de Marc Lescarbot (1618). La thèse souhaite ainsi envisager le processus de création lexicale qui s'applique à une nouvelle perception. Comment dire ce qui est inouï, ce qui n'a jamais été senti ? L'étude du lexique des trois sens les moins étudiés par la critique - le goût, l'odorat, et le toucher - permet d'abord d'envisager les liens entre perceptions et sensations, entre ce qui est réellement vécu et ce que les auteurs-voyageurs traduisent dans les textes. Toute sensation est forcément médiatisée par le langage. Comment rendre compte de cette tension entre les perceptions, les sensations et la mise à l'écrit ? Nous choisissons d'aborder le sujet par l'angle du lexique et de l'histoire de la langue française afin d'étudier comment les hommes de la Renaissance percevaient leurs corps, quel était le vocabulaire qu'ils utilisaient pour exprimer les sensations, comment ils en rendaient compte dans les récits de voyages. La perspective est également comparatiste : un tel corpus doit nécessairement être replacé dans un contexte européen plus large. Enfin, dans une volonté de décentrer l'histoire des savoirs, il importait de s'attarder sur la tradition orale autochtone. Comment les populations américaines, notamment les Premières Nations, ont-elles perçu l'arrivée des Européens ? La première partie de la thèse envisage les enjeux linguistiques de la reconstitution des perceptions dans les textes : quels sont les termes présents dans la langue française du XVIe siècle utilisés par les auteurs ? Les textes du corpus sont-ils originaux sur ce point lorsque l'on considère les usages linguistiques ? La deuxième partie met en regard un discours perceptif subjectif et une théorie de la perception comme mode d'accès à la connaissance. Autrement dit, nous examinons le lien entre littérature viatique et connaissance médicale et scientifique de l'époque. Enfin, nous nous intéressons plus largement aux tensions à l'œuvre dans la littérature de voyages entre une perception vécue, source de représentations authentiques, et une perception codifiée, artificiellement articulée à la nécessité de fabriquer des merveilles, de l'extraordinaire et de l'altérité.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.176
Threshold uncertainty score0.351

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0060.013
Scholarly communication0.0080.006
Open science0.0000.002
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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.

Opus teacher head0.081
GPT teacher head0.257
Teacher spread0.177 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2023
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