Analyse de ruptures de cohérence évènementielle liées à l'emploi des connecteurs dans des textes de rédacteurs fonctionnels québécois francophones
Bibliographic record
Abstract
Sans formation spécialisée en rédaction, des adultes utilisent leurs habiletés rédactionnelles en tant qu'étudiants, chercheurs d'emploi, employés ou entrepreneurs. Nous les appelons rédacteurs fonctionnels. Ces derniers publient leurs textes sur un blogue, dans un magazine ou dans un livre édité. Ces textes font souvent l'objet d'une révision linguistique. Au moment d'en effectuer la lecture, les réviseurs doivent parfois relire des passages pour saisir la relation entre des informations. Cette difficulté de lecture semble provoquée parfois par l'absence d'un connecteur, parfois par l'emploi d'un connecteur qui ne permet pas au lecteur d'identifier une relation vraisemblable entre les évènements. Les connecteurs sont des outils linguistiques servant à marquer les relations (ex. cause, restriction, but). Leur présence, bien qu'elle ne soit pas toujours requise, et leur emploi judicieux contribuent à faire en sorte que l'arrimage des énoncés au niveau évènementiel soit réussi. Or, dans certains cas, l'absence ou l'emploi d'un connecteur fait en sorte que le lecteur doit déployer un grand effort cognitif pour identifier cette relation entre les énoncés. Ces phénomènes engendrent une rupture de cohérence au niveau évènementiel. Dans ce mémoire, nous avons voulu comprendre les conditions dans lesquelles la cohérence au niveau évènementiel peut être perturbée par l'absence ou l'emploi plus ou moins adéquat de connecteurs. Pour ce faire, nous avons analysé 18 rédigés par 12 rédacteurs fonctionnels québécois francophones. Il ressort de notre analyse que la compétence des rédacteurs de notre corpus, en ce qui a trait à l'emploi des connecteurs, est très inégale. Si des ruptures ont été observées dans 12 textes (d'une à huit ruptures par texte), il reste que six textes ne présentent aucune rupture. Nos résultats font état de 41 ruptures, dont 33 résultent de l'absence d'un connecteur. De ce nombre, 13 ruptures touchent l'articulation de l'addition et 9, l'articulation de la conclusion.
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 | 0.003 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 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".