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Revue de littérature
Une revue de littérature résume ce qui est connu sur un sujet de recherche spécifique, raconte les jalons de l'histoire de la recherche, indique où les connaissances actuelles sont en conflit et discute des domaines où il reste encore des inconnues.
Une revue de littérature peut être un document autonome ou un composant d'un rapport de recherche principal (comme discuté précédemment). Les revues de recherche contiennent souvent des articles dont le seul but est de fournir une revue de littérature. En tant que composant d'un rapport de recherche, une revue de littérature peut être aussi longue qu'un chapitre entier dans un livre, seulement un paragraphe dans un article de recherche, ou aussi courte que quelques phrases dans une introduction. Dans tous les cas, la fonction de la revue de littérature est la même : résumer l'histoire et l'état actuel de la recherche sur un sujet.
Comme vous le savez d'après la section précédente, un rapport de recherche principal (tel que ceux dans les revues de recherche en ingénierie) se concentre sur une question : par exemple, l'effet de l'apesanteur sur la culture des légumes. La section de revue de la littérature de ce rapport résumerait ce qui est connu sur ce sujet, indiquerait où les connaissances actuelles sont en conflit et discuterait des domaines où il reste encore des inconnues.
Une revue de littérature bien construite raconte une histoire. Elle narre les événements clés de la recherche sur une question particulière ou dans un domaine en particulier :
- Qui étaient les premiers chercheurs modernes sur ce sujet ? Quelles étaient leurs découvertes, conclusions et théories ? Quelles questions ou contradictions n'ont-ils pas pu résoudre ?
- Que découvrirent les chercheurs qui les ont suivis ? Leur travail a-t-il confirmé, contredit ou renversé le travail de leurs prédécesseurs ? Ont-ils pu résoudre des questions que leurs prédécesseurs n'ont pas pu ?
Vous racontez cette série d'événements de recherche dans une revue de littérature. Vous pouvez considérer cette recherche comme similaire au processus thèse–antithèse–synthèse. Vous commencez par une thèse, puis arrive une antithèse pour la contredire, et finalement une résolution de cette contradiction appelée synthèse est atteinte, ce qui représente en réalité un pas en avant dans la connaissance de ce sujet. Mais maintenant, la synthèse devient une thèse, et le processus recommence.
Hilton Obenzinger de l'Université de Stanford dans "Comment rechercher, écrire et survivre à une revue de littérature ?" (pas de lien) "http://www.stanford.edu/dept/undergrad/urp/PDFLibrary/writing/LiteratureReviewHandout.pdf) qualifie ce type de revue de littérature de "carte routière". Il identifie plusieurs autres types, les plus importants étant ceux qui passent en revue la méthodologie de la recherche ainsi que ou plutôt que les résultats de recherche. Obenzinger souligne que la revue de littérature n'est pas seulement un résumé passif de la recherche sur un sujet, mais une évaluation des forces et des faiblesses de cette recherche—un effort pour voir où cette recherche est "incomplète, méthodologiquement flawed, unilatérale ou biaisée." Quoi qu'il en soit, comme le montrent les exemples suivants, une revue de littérature est une discussion d'un corpus de littérature de recherche et non une bibliographie annotée. Remarquez dans les exemples suivants que les revues de littérature utilisent le style de citation textuelle IEEE encadré standard et se terminent par une bibliographie (appelée "Références").
Considérez l'extrait suivant, qui montre le début de la revue de littérature, trouvé dans A. S. Tolba, A.H. El-Baz et A.A. El-Harby, "Reconnaissance Faciale : Une Revue de la Littérature." Journal International de Traitement du Signal, vol. 2, no. 2, 2005 :
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La reconnaissance faciale, en plus d'avoir de nombreuses applications pratiques telles que l'identification par carte bancaire, le contrôle d'accès, la recherche de photos de criminels, la surveillance de la sécurité et les systèmes de surveillance, est un comportement humain fondamental qui est essentiel pour des communications et des interactions efficaces entre les personnes.
Une méthode formelle de classification des visages a été proposée pour la première fois dans [1]. L'auteur a proposé de collecter des profils faciaux sous forme de courbes, de trouver leur norme, puis de classifier d'autres profils en fonction de leurs écarts par rapport à la norme. Cette classification est multimodale, c'est-à-dire qu'elle donne lieu à un vecteur de mesures indépendantes qui peuvent être comparées à d'autres vecteurs dans une base de données. |
Comme vous pouvez le voir, le premier paragraphe établit le sujet et son importance ; le deuxième paragraphe revient au début de la recherche moderne qui a fourni une base pour la reconnaissance faciale informatique. Cette revue de littérature passe ensuite à l'état actuel de la recherche dans ce domaine :
| Les progrès ont avancé au point que les systèmes de reconnaissance faciale sont démontrés dans des environnements réels [2]. Le développement rapide de la reconnaissance faciale est dû à une combinaison de facteurs : le développement actif d'algorithmes, la disponibilité de grandes bases de données d'images faciales, et une méthode pour évaluer la performance des algorithmes de reconnaissance faciale. |
Remarquez comment cet extrait suivant décrit une avancée importante dans la recherche sur ce sujet, mais souligne ensuite ses défauts :
La revue de la littérature sur la recherche en reconnaissance faciale examine de nombreuses méthodes différentes utilisées dans la reconnaissance faciale par ordinateur. Pour chacune, elle résume la méthode, les résultats et les forces et faiblesses de cette méthode. Cet exemple ne suit pas tant le schéma thèse-antithèse-synthèse mentionné ci-dessus, mais plutôt une collection d'efforts œuvrant tous vers un objectif commun : l'augmentation de la précision de la reconnaissance faciale par ordinateur. Voici comment se termine le résumé de ce processus dans cette revue de la littérature :
| Dans [83], un système de classificateur combiné constitué d'un ensemble de réseaux neuronaux est basé sur la variation des paramètres liés à la conception et à l'entraînement des classificateurs. L'algorithme boosté est utilisé pour perturber l'ensemble d'entraînement en utilisant MLP comme classificateur de base. Le résultat final est combiné en utilisant une simple règle de vote majoritaire. Ce système a atteint 99,5 % sur la base de données faciale Yale et 100 % sur la base de données faciale ORL. À notre connaissance, ces résultats sont les meilleurs de la littérature. |
Informations connexes
Rédaction du Rapport Expérimental : Aperçu, Introductions et Revue de la Littérature. Purdue OWL
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