This study aims at understanding how Internet being a particular technology, integrates into daily practices in a small town. By doing this, it follows a theoretically informed ethnography based research concluding that the relationship between technology and society cannot be grasped by analysing both as separate entities. Hence, it attempts to develop a theoretical and methodological framework that is constantly aware of problems raised by dualistic assumptions analysing technology-society or human-nonhuman as separate entities one impinging upon other. It is this awareness that led the study to apply Bourdieu&rsquo / s concept of habitus and Latour&rsquo / s concept of actant into its field of inquiry. These two notions promote an understanding that takes into account the contingency of practices and provides researchers with the analytical means to comprehend technologies within the contexts of their &ldquo / use&rdquo / . It is also denoted by the findings of the study that a particular &lsquo / technology&rsquo / does not create a &lsquo / social impact&rsquo / but as itself being social, it allows this already occurring practice to find an avenue for its expression.

En 2003, le comité permanent de la justice et des droits de la personne a été chargé d’étudier le projet de loi C-23, qui visait la mise en place d’un registre national des délinquants sexuels au Canada. Lors de ce processus, 12 mémoires ont été présentés au comité par des organismes et des individus qui désiraient se prononcer sur la controverse soulevée par ce projet de loi. Cette thèse vise deux objectifs inter-reliés : l’un empirique, l’autre théorique. Tout d’abord, il s’agit de mener une analyse des diverses problématisations que les auteurs de ces mémoires ont fait de la controverse. Dans un deuxième temps, cet analyse est aussi un exercice d’application théorique, où les concepts d’acteurs, d’actant et de point de passage obligé, qui sont proposés par la sociologie de l’acteur-réseau de Bruno Latour, sont utilisés.

La thèse interroge les usages des représentations spatiales (cartes, simulations, représentations 3D…), considérés par la littérature comme étant indispensables à tout processus de Gestion intégrée des Zones côtières (GIZC). L’objectif de ce travail est donc de comprendre comment ces supports participent à la mise en oeuvre et à l’organisation de cette politique publique à l’échelle locale.Pour cela, deux cas d’études ont été retenus (Pays de Brest et Pays de Lorient). Une méthodologie ethnographique a été mise en place afin d’observer les représentations spatiales en situation d’usage. Ainsi, les circonstances, les objectifs et les modalités d’usages des représentations spatiales sont analysés tout comme les interactions qu’elles provoquent chez les acteurs, facilitant (ou non) le passage d’une étape du processus à une autre étape. Prenant appui sur la sociologie de la traduction, le corpus analysé est constitué de 15 observations non participantes, de 24 entretiens semi-directifs réalisés avec chaque catégorie d’acteurs impliqués dans les démarches ainsi que d'un recueil de 300 documents (comptes rendus, diaporamas …), dont 115 représentations spatiales.Les résultats révèlent que les parties prenantes engagées dans les deux processus de GIZC prennent peu appui sur les potentialités offertes par les Technologies de l’Information Géographique (TIG). En outre, il est observé que les usages des représentations spatiales sont principalement destinés à construire et à stabiliser le jeu d’acteurs, plus qu’à organiser le territoire ainsi que la littérature les décrit. Enfin, les statuts des représentations spatiales (inscriptions, objets intermédiaires, actants) sont peu diversifiés, puisque les représentations spatiales ayant le statut d’objets intermédiaires sont prédominantes. / This thesis investigates the usages of spatial representations (maps, simulations, 3D representations…) described in the literature as essential to any process of Integrated Coastal Zone Management (ICZM). The aim is to understand how spatial representations contribute to implementing and organising ICZM processes at a local scale.An ethnographic methodology is implemented in two case studies in France (Brest and Lorient) in order to observe spatial representations in concrete and tangible situations of uses. Circumstances, goals and uses conditions are analysed as well as interactions that they induce with stakeholders, contributing (or not) to move on the process to a next step. We used the actor network’s theory to analysed a corpus made of 15 non-participating observatories, 24 semi-structured interviews with the stakeholders and 300 documents (reports, slides show…) including 115 spatial representations.The results show that the ICZM’s stakeholders use only a few potentialities offered by the Geographic Information Technologies. Furthermore, spatial representation’s uses are mainly intended to construct and stabilise the actor’s network rather than to organise the territory as generally described in the literature.Finally, the spatial representation’s status (inscriptions, intermediary objects, actants) vary slightly. Indeed, spatial representations are mainly used as intermediary objects, helping stakeholders to collaborate.

H. Rider Haggard's imperial gothic novel, She, A History of Adventure (1887), is a narrative of ruins that speak of a vanished past and presage ends: of empire, of history, of culture. Haggard's novel follows two British adventurers as they travel to Africa in search of a mysterious woman that a potsherd--a ruin in miniature--tasks them with killing. There, they encounter ruin after ruin: pots, roads, caves, canals, sculptures, and more. These ruins serve as sentinels, as walkways, and as homes; they signal, warn, resist, witness, remind, and--not least--exist in a landscape that is anything but empty. Though seemingly inert, the ruins are actants possessing agency and able to influence the people and objects around them. But in Haggard's novel of colonization and conquest, these ruins do not act alone. Instead, they form an assemblage, a group of vibrant materials that collaborate and collude to resist twin onslaughts from ancient Egypt and Victorian Britain. Two accounts thus emerge from the encounter of human and ruin. In one, the ruins establish a symbiotic relationship with their would-be possessor. In the other, the ruins reject the men who seek to make the artifacts part of the narrative of imperialism. In this way, the ruins in She become counteragents of empire, as heroic as Haggard's human characters and worthy of recognition for the pivotal role they play in the novel.

The purpose of this study is to investigate the relationship between the physical environment and children’s play and actions. We want to find out how the environment affects children’s behavior and whether it goes in harmony with the preschool teachers thoughts and educational purposes or not. Furthermore, the aim is to investigate how the children act in the environment and if and how objects affect children’s play and interaction in a certain direction. In order to do this, we observed children’s free play in two different rooms at a preschool on three different occasions. To document our observations we used field notes. We supplemented the observations with three interviews with professional preschool teachers. This was done in order to capture the preschool teacher’s views of the environment versus the children’s behavior in it. In our analysis of our empirical data, we used Bruno Latour’s actor network theory. This study is based on children's actions, but also on educators' perspectives. We want to point out that the purpose is not to show right or wrong, but rather to highlight the educational environment from different perspectives while focusing on inclusion and participation. The result indicates that the environment and materials affect children’s play to a greater extent than expected. The teacher’s communicated a clear educational idea about the “home room” in the interviews. While dressing gowns and roleplay had a central place in the “homeroom”, it was harder to identify an educational idea in the larger common room. On the other hand, the observations indicated that the building toys had a relatively high force of attraction with the children in the larger room.When it came to inclusion, the educators talked about inclusion based on the availability of different materials but also that the available material connects to children’s interests or not. Emphasis was also put on assistive devices to support children with special needs, such as linguistic difficulties.

I den här uppsatsen analyserar jag protagonisten Jean-Baptiste Clamences moraliska utveckling i Albert Camus’ roman Fallet. Jag använder A.J. Greimas aktantmodell och dennes utveckling av Vladimir Propps funktionsanalys för att nå mitt syfte. Jag föreslår även en kombination av de båda teorierna till ett schema, aktantfunktionsschemat, som jag använder för att tolka Clamences moraliska utveckling. Genom aktant-funktionsanalysen visar det sig hur Clamence gradvis djupnar och växer fast i sitt fall och sin skuld. Han söker den moraliska oskuld som flytt men inser till slut att den har gått oåterkalleligt förlorad. Istället underkastar han sig sin skuld och blir domare-botgörare – en falsk profet som förhärligas i självförgudningen.Men utvecklingen av samtalet går fel. Istället för att bryta ner den andre och tvinga fram dennes bekännelse möter Clamence sin överman i samtalspartnern, och jag argumenterar för att Clamence misslyckas med sitt syfte, underkastar sig samtalspartnern och gränsar till vansinnet. Det mest förvånande resultatet av analysen är hur samtalspartnern måste framstå som den verklige hjälten i historien vilket kräver en ny definition av aktanterna och klargörandet av en bakomliggande historia. Jag föreslår att samtalspartnern kan ses som en ny Kristus men tillstår behovet av vidare forskning. / In this essay I analyse the moral progression of Jean-Baptiste Clamence, the protagonist in Albert Camus’ novel The Fall. I employ A.J. Greimas’ actantial model and his development of Vladimir Propp’s function analysis for my purposes. I also propose a combination of the theories into a new actantial-functional scheme through which I analyses Clamence’s moral progression. Through the actantial-functional analysis it becomes clear how Clamence gradually deepens and grows rooted in his fall and guilt. Though seeking the moral innocence which he has lost he finally realises that it is gone forever and instead he submits to his fate and becomes judge-penitent – a false prophet indulging in self-deification. But the development of the conversation goes wrong. Instead of breaking the interlocutor down and forcing his confession Clamence meets his superior in the interlocutor, and I argue that Clamence fails in his aim, surrenders to the other and borders on madness. The most intriguing result of the analysis is how the interlocutor must stand out as the true hero of the novel which calls for a new definition of the actants in the novel and for the need of a primary story. I suggest that the interlocutor may be seen as an incarnation of Christ but acknowledges the need of further research.

This thesis focus on the presentation of the filmic room the viewer sees in George A. Romero´s three horror classics Night, Dawn and Day of the Dead. The hypothesis goes as follow; fear and element of tension becomes greater if the audience/viewer has a good knowledge about the filmic room in the film, in other words, a good spatial awareness. The conclusion is that it does. The environment is active in its becoming and in its presentation to the viewer. Rooms and places, even objects, is a catalyst and a mean to create emotion. To tackle the problem regards to human emotion, which is highly subjective, ANT (actant-network-theory) is used. This theory is a tool to help decode what it is we find emotionally enticing regards to room and objects in the films.

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L’annotation en rôles sémantiques est une tâche qui permet d’attribuer des étiquettes de rôles telles que Agent, Patient, Instrument, Lieu, Destination etc. aux différents participants actants ou circonstants (arguments ou adjoints) d’une lexie prédicative. Cette tâche nécessite des ressources lexicales riches ou des corpus importants contenant des phrases annotées manuellement par des linguistes sur lesquels peuvent s’appuyer certaines approches d’automatisation (statistiques ou apprentissage machine). Les travaux antérieurs dans ce domaine ont porté essentiellement sur la langue anglaise qui dispose de ressources riches, telles que PropBank, VerbNet et FrameNet, qui ont servi à alimenter les systèmes d’annotation automatisés. L’annotation dans d’autres langues, pour lesquelles on ne dispose pas d’un corpus annoté manuellement, repose souvent sur le FrameNet anglais. Une ressource telle que FrameNet de l’anglais est plus que nécessaire pour les systèmes d’annotation automatisé et l’annotation manuelle de milliers de phrases par des linguistes est une tâche fastidieuse et exigeante en temps. Nous avons proposé dans cette thèse un système automatique pour aider les linguistes dans cette tâche qui pourraient alors se limiter à la validation des annotations proposées par le système. Dans notre travail, nous ne considérons que les verbes qui sont plus susceptibles que les noms d’être accompagnés par des actants réalisés dans les phrases. Ces verbes concernent les termes de spécialité d’informatique et d’Internet (ex. accéder, configurer, naviguer, télécharger) dont la structure actancielle est enrichie manuellement par des rôles sémantiques. La structure actancielle des lexies verbales est décrite selon les principes de la Lexicologie Explicative et Combinatoire, LEC de Mel’čuk et fait appel partiellement (en ce qui concerne les rôles sémantiques) à la notion de Frame Element tel que décrit dans la théorie Frame Semantics (FS) de Fillmore. Ces deux théories ont ceci de commun qu’elles mènent toutes les deux à la construction de dictionnaires différents de ceux issus des approches traditionnelles. Les lexies verbales d’informatique et d’Internet qui ont été annotées manuellement dans plusieurs contextes constituent notre corpus spécialisé. Notre système qui attribue automatiquement des rôles sémantiques aux actants est basé sur des règles ou classificateurs entraînés sur plus de 2300 contextes. Nous sommes limités à une liste de rôles restreinte car certains rôles dans notre corpus n’ont pas assez d’exemples annotés manuellement. Dans notre système, nous n’avons traité que les rôles Patient, Agent et Destination dont le nombre d’exemple est supérieur à 300. Nous avons crée une classe que nous avons nommé Autre où nous avons rassemblé les autres rôles dont le nombre d’exemples annotés est inférieur à 100. Nous avons subdivisé la tâche d’annotation en sous-tâches : identifier les participants actants et circonstants et attribuer des rôles sémantiques uniquement aux actants qui contribuent au sens de la lexie verbale. Nous avons soumis les phrases de notre corpus à l’analyseur syntaxique Syntex afin d’extraire les informations syntaxiques qui décrivent les différents participants d’une lexie verbale dans une phrase. Ces informations ont servi de traits (features) dans notre modèle d’apprentissage. Nous avons proposé deux techniques pour l’identification des participants : une technique à base de règles où nous avons extrait une trentaine de règles et une autre technique basée sur l’apprentissage machine. Ces mêmes techniques ont été utilisées pour la tâche de distinguer les actants des circonstants. Nous avons proposé pour la tâche d’attribuer des rôles sémantiques aux actants, une méthode de partitionnement (clustering) semi supervisé des instances que nous avons comparée à la méthode de classification de rôles sémantiques. Nous avons utilisé CHAMÉLÉON, un algorithme hiérarchique ascendant. / Semantic role annotation is a process that aims to assign labels such as Agent, Patient, Instrument, Location, etc. to actants or circumstants (also called arguments or adjuncts) of predicative lexical units. This process often requires the use of rich lexical resources or corpora in which sentences are annotated manually by linguists. The automatic approaches (statistical or machine learning) are based on corpora. Previous work was performed for the most part in English which has rich resources, such as PropBank, VerbNet and FrameNet. These resources were used to serve the automated annotation systems. This type of annotation in other languages for which no corpora of annotated sentences are available often use FrameNet by projection. Although a resource such as FrameNet is necessary for the automated annotation systems and the manual annotation by linguists of a large number of sentences is a tedious and time consuming work. We have proposed an automated system to help linguists in this task so that they have only to validate annotations proposed. Our work focuses on verbs that are more likely than other predicative units (adjectives and nouns) to be accompanied by actants realized in sentences. These verbs are specialized terms of the computer science and Internet domains (ie. access, configure, browse, download) whose actantial structures have been annotated manually with semantic roles. The actantial structure is based on principles of Explanatory and Combinatory Lexicology, LEC of Mel’čuk and appeal in part (with regard to semantic roles) to the notion of Frame Element as described in the theory of frame semantics (FS) of Fillmore. What these two theories have in common is that they lead to the construction of dictionaries different from those resulting from the traditional theories. These manually annotated verbal units in several contexts constitute the specialized corpus that our work will use. Our system designed to assign automatically semantic roles to actants is based on rules and classifiers trained on more than 2300 contexts. We are limited to a restricted list of roles for certain roles in our corpus have not enough examples manually annotated. In our system, we addressed the roles Patient, Agent and destination that the number of examples is greater than 300. We have created a class that we called Autre which we bring to gether the other roles that the number of annotated examples is less than 100. We subdivided the annotation task in the identification of participant actants and circumstants and the assignment of semantic roles to actants that contribute to the sense of the verbal lexical unit. We parsed, with Syntex, the sentences of the corpus to extract syntactic informations that describe the participants of the verbal lexical unit in the sentence. These informations are used as features in our learning model. We have proposed two techniques for the task of participant detection: the technique based in rules and machine learning. These same techniques are used for the task of classification of these participants into actants and circumstants. We proposed to the task of assigning semantic roles to the actants, a partitioning method (clustering) semi supervised of instances that we have compared to the method of semantic role classification. We used CHAMELEON, an ascending hierarchical algorithm.

L’annotation en rôles sémantiques est une tâche qui permet d’attribuer des étiquettes de rôles telles que Agent, Patient, Instrument, Lieu, Destination etc. aux différents participants actants ou circonstants (arguments ou adjoints) d’une lexie prédicative. Cette tâche nécessite des ressources lexicales riches ou des corpus importants contenant des phrases annotées manuellement par des linguistes sur lesquels peuvent s’appuyer certaines approches d’automatisation (statistiques ou apprentissage machine). Les travaux antérieurs dans ce domaine ont porté essentiellement sur la langue anglaise qui dispose de ressources riches, telles que PropBank, VerbNet et FrameNet, qui ont servi à alimenter les systèmes d’annotation automatisés. L’annotation dans d’autres langues, pour lesquelles on ne dispose pas d’un corpus annoté manuellement, repose souvent sur le FrameNet anglais. Une ressource telle que FrameNet de l’anglais est plus que nécessaire pour les systèmes d’annotation automatisé et l’annotation manuelle de milliers de phrases par des linguistes est une tâche fastidieuse et exigeante en temps. Nous avons proposé dans cette thèse un système automatique pour aider les linguistes dans cette tâche qui pourraient alors se limiter à la validation des annotations proposées par le système. Dans notre travail, nous ne considérons que les verbes qui sont plus susceptibles que les noms d’être accompagnés par des actants réalisés dans les phrases. Ces verbes concernent les termes de spécialité d’informatique et d’Internet (ex. accéder, configurer, naviguer, télécharger) dont la structure actancielle est enrichie manuellement par des rôles sémantiques. La structure actancielle des lexies verbales est décrite selon les principes de la Lexicologie Explicative et Combinatoire, LEC de Mel’čuk et fait appel partiellement (en ce qui concerne les rôles sémantiques) à la notion de Frame Element tel que décrit dans la théorie Frame Semantics (FS) de Fillmore. Ces deux théories ont ceci de commun qu’elles mènent toutes les deux à la construction de dictionnaires différents de ceux issus des approches traditionnelles. Les lexies verbales d’informatique et d’Internet qui ont été annotées manuellement dans plusieurs contextes constituent notre corpus spécialisé. Notre système qui attribue automatiquement des rôles sémantiques aux actants est basé sur des règles ou classificateurs entraînés sur plus de 2300 contextes. Nous sommes limités à une liste de rôles restreinte car certains rôles dans notre corpus n’ont pas assez d’exemples annotés manuellement. Dans notre système, nous n’avons traité que les rôles Patient, Agent et Destination dont le nombre d’exemple est supérieur à 300. Nous avons crée une classe que nous avons nommé Autre où nous avons rassemblé les autres rôles dont le nombre d’exemples annotés est inférieur à 100. Nous avons subdivisé la tâche d’annotation en sous-tâches : identifier les participants actants et circonstants et attribuer des rôles sémantiques uniquement aux actants qui contribuent au sens de la lexie verbale. Nous avons soumis les phrases de notre corpus à l’analyseur syntaxique Syntex afin d’extraire les informations syntaxiques qui décrivent les différents participants d’une lexie verbale dans une phrase. Ces informations ont servi de traits (features) dans notre modèle d’apprentissage. Nous avons proposé deux techniques pour l’identification des participants : une technique à base de règles où nous avons extrait une trentaine de règles et une autre technique basée sur l’apprentissage machine. Ces mêmes techniques ont été utilisées pour la tâche de distinguer les actants des circonstants. Nous avons proposé pour la tâche d’attribuer des rôles sémantiques aux actants, une méthode de partitionnement (clustering) semi supervisé des instances que nous avons comparée à la méthode de classification de rôles sémantiques. Nous avons utilisé CHAMÉLÉON, un algorithme hiérarchique ascendant. / Semantic role annotation is a process that aims to assign labels such as Agent, Patient, Instrument, Location, etc. to actants or circumstants (also called arguments or adjuncts) of predicative lexical units. This process often requires the use of rich lexical resources or corpora in which sentences are annotated manually by linguists. The automatic approaches (statistical or machine learning) are based on corpora. Previous work was performed for the most part in English which has rich resources, such as PropBank, VerbNet and FrameNet. These resources were used to serve the automated annotation systems. This type of annotation in other languages for which no corpora of annotated sentences are available often use FrameNet by projection. Although a resource such as FrameNet is necessary for the automated annotation systems and the manual annotation by linguists of a large number of sentences is a tedious and time consuming work. We have proposed an automated system to help linguists in this task so that they have only to validate annotations proposed. Our work focuses on verbs that are more likely than other predicative units (adjectives and nouns) to be accompanied by actants realized in sentences. These verbs are specialized terms of the computer science and Internet domains (ie. access, configure, browse, download) whose actantial structures have been annotated manually with semantic roles. The actantial structure is based on principles of Explanatory and Combinatory Lexicology, LEC of Mel’čuk and appeal in part (with regard to semantic roles) to the notion of Frame Element as described in the theory of frame semantics (FS) of Fillmore. What these two theories have in common is that they lead to the construction of dictionaries different from those resulting from the traditional theories. These manually annotated verbal units in several contexts constitute the specialized corpus that our work will use. Our system designed to assign automatically semantic roles to actants is based on rules and classifiers trained on more than 2300 contexts. We are limited to a restricted list of roles for certain roles in our corpus have not enough examples manually annotated. In our system, we addressed the roles Patient, Agent and destination that the number of examples is greater than 300. We have created a class that we called Autre which we bring to gether the other roles that the number of annotated examples is less than 100. We subdivided the annotation task in the identification of participant actants and circumstants and the assignment of semantic roles to actants that contribute to the sense of the verbal lexical unit. We parsed, with Syntex, the sentences of the corpus to extract syntactic informations that describe the participants of the verbal lexical unit in the sentence. These informations are used as features in our learning model. We have proposed two techniques for the task of participant detection: the technique based in rules and machine learning. These same techniques are used for the task of classification of these participants into actants and circumstants. We proposed to the task of assigning semantic roles to the actants, a partitioning method (clustering) semi supervised of instances that we have compared to the method of semantic role classification. We used CHAMELEON, an ascending hierarchical algorithm.