Analyse des ruptures de cohérence événementielle liées à la déception des attentes du lecteur dans des textes argumentatifs d'étudiants universitaires québécois
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs ruptures de cohérence événementielle (ruptures dans la progression de l’information) survenant à l’échelle microstructurelle ne peuvent pas être expliquées, du moins, pas exclusivement, par ce dont traitent les travaux portant sur cette dimension de la cohérence. Dans le cadre de ce mémoire, nous avons cherché à montrer que certaines de ces ruptures peuvent en fait être expliquées par la déception des attentes du lecteur. Nous avons également cherché à identifier les principaux types d’énoncés « décevants » qui peuvent causer ces ruptures et à proposer des pistes didactiques visant à aider les apprentis scripteurs à ne plus produire de tels énoncés. Notre travail a donc reposé essentiellement sur l’analyse de certaines ruptures de cohérence événementielle décelées dans les 68 textes argumentatifs de notre corpus, lesquels ont été rédigés par des étudiants universitaires québécois. Il est ressorti de cette analyse que dans ces 68 textes, 89 ruptures de ce genre étaient attribuables au non-respect des attentes du lecteur et, plus particulièrement, à l’un de ces sept types d’énoncés « décevants » : un énoncé qui est non directement lié au contexte; un énoncé dans lequel un connecteur ou l’absence d’un connecteur ne génère pas la bonne attente chez le lecteur; un énoncé qui ne récupère pas une information qu’on s’attendait à voir récupérée; un énoncé qui est en opposition avec l’attente programmée par le contexte; un énoncé dans lequel un mot déçoit l’attente de contiguïté sémantique programmée par le contexte; un énoncé retardant l’accès à une information attendue; un énoncé dans lequel c’est la répartition des informations qui déçoit les attentes du lecteur. En nous basant sur ces types d’énoncés et sur les observations notées lors de notre analyse, nous avons notamment suggéré six modèles d’activités permettant d’entraîner les scripteurs à éviter de décevoir ces attentes.
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 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".