Documents repérés

  1. 3011.

    Article publié dans Discourse and Writing/Rédactologie (savante, fonds Érudit)

    Volume 33, 2023

    Année de diffusion : 2023

    Plus d’information

    Mots-clés : Multimodality, engineering communication, pedagogical affordances, application

  2. 3012.

    Tschanz, Anaïs et Lehalle, Sandra

    Introduction

    Autre publié dans Criminologie (savante, fonds Érudit)

    Volume 56, Numéro 2, 2023

    Année de diffusion : 2023

  3. 3013.

    Autre publié dans Surveillance & Society (savante, fonds Érudit)

    Volume 22, Numéro 4, 2024

    Année de diffusion : 2024

    Plus d’information

    Mots-clés : synthetic data, media ethics, accountability, Arificial Intelligence, algorithmic transparency, AI ethics, discourse ethics

  4. 3014.

    Martin, Aaron et Newell, Bryce Clayton

    Synthetic Data, Synthetic Media, and Surveillance

    Autre publié dans Surveillance & Society (savante, fonds Érudit)

    Volume 22, Numéro 4, 2024

    Année de diffusion : 2024

    Plus d’information

    Mots-clés : synthetic data, synthetic media, syntheticity, big data, Artificial Intelligence, generative AI

  5. 3015.

    Autre publié dans New Explorations (savante, fonds Érudit)

    Volume 4, Numéro 1, 2024

    Année de diffusion : 2024

  6. 3016.

    Article publié dans New Explorations (savante, fonds Érudit)

    Volume 4, Numéro 2, 2024

    Année de diffusion : 2024

  7. 3017.

    Publié dans : Habiter le territoire , 2019 , Pages 107-138

    2019

  8. 3018.

    Publié dans : Actes du Colloque sur la recherche en enseignement des arts visuels, Université de Sherbrooke 2018 , 2018 , Pages 146-163

    2018

  9. 3019.

    Publié dans : Guide pédagogique sur la mobilisation des connaissances , 2023 , Pages 13-70

    2023

  10. 3020.

    Article publié dans Topiques, études satoriennes (savante, fonds Érudit)

    Volume 1, 2015

    Année de diffusion : 2015

    Plus d’information

    Nous n’avons guère à rappeler que, depuis son fondement il y a quelque vingt-cinq ans, la Sator cherche à conjuguer la recherche littéraire avec les nouvelles technologies aptes à aider à réaliser le travail à la hauteur des ambitions du projet, c’est-à-dire à mieux comprendre et étudier la récurrence narrative dans les textes français du Moyen Âge à la fin du XVIIIe siècle. Diverses tentatives se sont succédé, que l’on pense à Toposator, SatorBase, TopoScan, PBLit, et d’autres initiatives connexes, chacune laissant entrevoir un nouveau monde de possibilités tout en nous laissant sur notre faim. Qu’est-ce qui distingue alors ce nouveau projet portant le nom Toucher (Textes, Outils, chercheur en réseau) ? Très peu, à certains égards : il s’agit toujours d’un groupe de chercheurs à la fois convaincus et circonspects au sujet du potentiel de l’informatique pour enrichir et multiplier les façons d’étudier les phénomènes littéraires. Cela dit, quelques différences essentielles existent, motivées par l’expérience et une réflexion honnête sur l’appui réel que peut apporter l’informatique aux chercheurs individuels et à l’équipe. Le concept du réseau nous a paru propice pour structurer nos objectifs, tant pour les composantes individuelles (les textes, les outils, les chercheurs), que pour le réseau qui peut se dessiner entre les composantes (un véritable réseau de réseau, ou internet). Dès lors, il ne s’agit plus simplement de créer un outil en isolation qu’on espère saura convaincre un utilisateur éventuel, mais plutôt de prendre conscience de l’ensemble des textes disponibles et de réfléchir à quelles sortes d’outils s’insérerait le plus naturellement dans les pratiques actuelles des chercheurs. Nous présenterons dans cet article les premières balbutiements du projet Toucher. En particulier, nous décrirons notre utilisation de Zotero, un outil bibliographique collaboratif, pour compiler un grand nombre de textes déjà numérisés (en différents formats et états). De là, nous présenterons un outil de balisage topique développé pour le projet qui permet de classifier des occurrences de mots-clés ainsi que les termes contribuant à la classification. Le but de cet outil est de permettre à la machine d’apprendre à reconnaître elle-même des occurrences possibles, ce qui permettrait de constituer une ressource extrêmement puissante : un utilisateur pourrait chercher dans un grand corpus des exemples possibles d’occurrences topiques afin d’enrichir la compréhension de phénomènes locaux ou d’alimenter une réflexion sur des phénomènes plus larges. Ainsi, textes, outils et chercheurs fonctionnent en réseau.