# La fabrique de corpora de contextes de citation au service des stratégies d'acteurs industriels

Yutong FEI

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Yutong FEI. La fabrique de corpora de contextes de citation au service des stratégies d'acteurs industriels. Cide.24 : Colloque International sur le Document Electronique, Université Bordeaux Montaigne; Laboratoire MICA - Médiations, Informations, Communication, Arts; Université de Bordeaux; Laboratoire LaBRI - Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique, Nov 2025, Bordeaux, France. hal-05379753

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# La fabrique de corpora de contextes de citation au service des stratégies d'acteurs industriels

Yutong FEI, doctorante en Sciences de l'information et de la communication, ELICO,
Université Claude Bernard Lyon 1.

Version auteur de l'article soumis et présenté au colloque international Cide.24, qui s'est tenu à Bordeaux (France) les 20 et 21 novembre 2025. La publication des actes est prévue à l'issue du colloque, pour une parution envisagée fin 2026.

## 1. Des corpora au corpus : à la recherche de la sémantique citationnelle

L'intérêt que porte la communauté scientifique aux questions de la diversité sémantique des citations dans les articles académiques, a connu une longue histoire (Merton, 1942 ; Latour, 1987). Cela s'intensifie ces dernières années, notamment en raison des nombreuses controverses liées à l'évaluation de la recherche fondée sur des indicateurs citationnels quantitatifs, qui traitent toutes les citations comme équivalentes (Zhu et al., 2015). Dans ce cadre, le Contexte de Citation (CC), défini comme le passage textuel entourant une référence dans un article, est apparu comme une ressource fondamentale pour explorer la dimension sémantique des citations, c'est-à-dire comprendre pourquoi et comment un auteur cite un article (Small, 1982).

L'approche dite de la Classification des Contextes de Citation (CCC) repose sur l'hypothèse selon laquelle ces fragments textuels permettent d'interpréter des intentions de l'acte de citation (Swales, 1986). Cette méthode consiste à analyser un corpus de CC afin de les annoter et classifier selon leurs dimensions sémantiques, dans le but de construire une typologie des citations (Small, 1982). Cette typologie est conçue comme un outil heuristique permettant de mieux classifier, expliquer et comprendre la diversité des actes de citation dans la littérature scientifique (Olivesi, 2007).

Avec les avancées du Traitement Automatique des Langues (TAL), cette approche est devenue automatisée, permettant de mobiliser des modèles de langage informatique pour analyser un corpus de CC, et produire ainsi un outil automatique pour classifier un volume conséquent de citations (Teufel et al., 2006). Cette dimension est désormais reconnue non seulement dans la communauté de la scientométrie, comme une approche complémentaire pour traiter les aspects qualitatifs de la citation, mais elle s'est surtout développée très rapidement chez les acteurs industriels scientifiques. En effet, entre 2021 et 2023, plusieurs bases de données scientifiques (ex. *Web of Science (WoS)*) et moteurs de recherche (comme *Semantic Scholar* ou *Scite*) ont ainsi lancé de projets, visant à exploiter les CC et à intégrer les typologies citationnelles dans leurs interfaces<fnref n="1" />.

<footnote n="1">¹ Les bases de données *Web of Science (WoS)* et moteurs de recherche comme *Semantic Scholar* et *Scite* intègrent les catégories de citations dans leur interface de recherche. De plus, pour chaque article, ils affichent non seulement le contexte de citation des articles qui le citent, mais aussi le type de citation (ex. *WoS* a choisi les catégories telles que *background, basis, support, differ et discuss*).</footnote>
Or, la question centrale réside dans le choix des ressources d'origine mobilisées pour constituer un tel corpus de CC. En effet, les actes de citation sont très variés, et conditionnés par des facteurs socio-culturels, disciplinaires, éditoriaux, ainsi que par les politiques scientifiques (Murugesan & Moravcsik, 1978). Ainsi, les critères retenus lors de la constitution du corpus déterminent directement dans quelle mesure la typologie des citations élaborée à partir de celui-ci pourra être considérée comme pertinente et représentative. Ce choix influe donc sur la profondeur de la compréhension sémantique des phénomènes hétérogènes liés à la citation. Malgré 25 années de production de corpora annotés, la quête de « la » typologie consensuelle et « du » *Corpus Gold Standard*<fnref n="2" /> associé n'est toujours pas aboutie (Nishikawa & Koshiba, 2024). Alors que la diversité de la sémantique citationnelle n'est pas encore pleinement comprise à travers les ressources de CC, celles-ci sont néanmoins rapidement intégrées aux plateformes de bases de données bibliométriques et mobilisées pour le développement d'outils de Recherche d'Information (RI). Ce décalage entre la compréhension théorique et l'application technique nous invite à réfléchir plus en profondeur à la finalité de la fabrique de tels corpora.

Notre étude porte sur l'analyse de la signification des corpora de CC, proposés dans le but de mieux comprendre la sémantique citationnelle dans les articles scientifiques. Parmi ces corpora, nous nous intéressons particulièrement à l'articulation entre la nature et l'origine de ces données, et les stratégies d'acteurs scientifiques industriels, notamment en lien avec leurs services de recherche bibliographique. Cette communication vise ainsi à répondre aux questions suivantes : Dès lors, quel est l'objectif actuel de la proposition de nouveaux corpora ? Cette démarche vise-t-elle des enjeux épistémologiques, ou bien des enjeux industriels ?

Pour y répondre, nous avons mené une recherche empirique, centré sur l'analyse des articles proposant des corpora de CC. Cette communication est ainsi structurée en trois parties<fnref n="3" />. La première partie vise à restituer la sémantique citationnelle, en s'appuyant sur un ancrage théorique fédérant différentes disciplines, qui se sont efforcées de théoriser la citation. À ce titre, nous montrons comment l'analyse des CC a suscité un intérêt croissant en tant qu'approche clé, renforcée par la dynamique du libre accès aux documents scientifiques, les avancées en TAL, ainsi que leur potentiel prometteur en lien avec la RI. La deuxième partie présente notre démarche méthodologique. Nous y détaillons les étapes de constitution de notre *dataset*, composé d'articles ayant proposé des corpora de CC, ainsi que les choix opérés dans la conception de notre grille d'analyse. Enfin, la troisième partie portera sur l'analyse de résultats. Elle met en lumière les multiples enjeux associés aux CC, non seulement d'un point de vue scientifique, mais également sous des angles socio-technique, socio-économique et politique. Cette analyse nous permet d'apporter des premiers éclairages sur les origines et les finalités de la fabrique de ces corpora.

<footnote n="2">² Un *corpus gold standard* est un corpus d'apprentissage, accepté par consensus scientifique, est destiné aux chercheurs désirant tester ou entraîner leur outil automatique.</footnote>

<footnote n="3">³ Cette recherche s'inscrit dans le cadre du Projet-ANR-20-CE38-0003 (TheoScit), qui vise à établir une typologie des contextes de citation pour mieux expliquer les pratiques de citation, notamment dans les domaines des Sciences Humaines et Sociales (SHS).</footnote>
## 2. De la théorisation de la citation à sa sémantisation

L'article scientifique constitue à la fois un vecteur de diffusion et de processus de production des connaissances, et se référer à d'autres documents est un indicateur clé pour établir les relations intellectuelles entre les articles scientifiques (Latour, 1987). L'analyse sémantique des citations permet ainsi de mieux saisir les rôles des citations dans la construction du savoir. Dans une perspective normativiste, la citation est considérée comme l'influence cognitive d'un travail cité (Merton, 1942). Cependant, dans le cadre socio-constructiviste, Latour (1987) souligne que la citation constitue une stratégie rhétorique, visant à persuader ses pairs afin de se positionner de manière avantageuse au sein du champ scientifique.

La divergence dans la compréhension sémantique de la citation, ainsi que les controverses de plus en plus animées autour des indicateurs citationnels en tant que mesure de la qualité de la recherche (Mulkay, 1974), ont incité des chercheurs issus de diverses disciplines à étudier la diversité des actes de citation. À cet égard, deux approches méthodologiques ont été développées à partir du milieu des années 70. La première, appelée *Citer Motivation Studies* (CMS), s'appuie sur des entretiens semi-directifs ou des questionnaires. Cette approche permet un dialogue direct avec les chercheurs, afin d'identifier leurs motivations, en partant de l'hypothèse que ce sont eux qui connaissent le mieux les raisons de leurs citations (Brooks, 1985). La seconde approche, connue sous le nom de Classification des Contextes de Citation (CCC), repose quant à elle sur l'analyse des passages textuels entourant une référence. Ces fragments permettent de révéler les points de vue et les intentions des auteurs (Small, 1982), car « l'auteur ne parle pas seul, il cite d'autres chercheurs, et il leur répond, il interprète, il interroge, il critique, il réfute, il consent » (Kocourek, 1982, p. 19).

La dimension discursive de la citation dans la rédaction scientifique permet de mettre en lumière sa portée sémantique pour comprendre la citation, elle a donc suscité l'intérêt de nombreux linguistes spécialisés dans l'analyse du discours scientifique. Cet intérêt trouve notamment son origine dans les travaux pionniers de John Swales (1986), portant sur l'articulation entre l'analyse de la citation et celle du discours scientifique. Grâce aux marqueurs discursifs, il devient possible d'identifier, à travers le texte, les raisons pour lesquelles un auteur choisit de citer une référence. Par ailleurs, cette approche s'inscrit également dans une perspective de compréhension de la construction du savoir scientifique, telle que défendue par Kocourek (1982), qui plaide pour l'étude de la langue de spécialité comme moyen d'identifier les systèmes sous-jacents à la la production discursive dans les textes. Ainsi, cette perspective met en valeur la manière dont l'analyse du marqueurs discursifs dans les CC, peut contribuer à la compréhension de la construction discursive du savoir (Bertin et al., 2016). De ce fait, la CCC a progressivement gagné en reconnaissance dans le champ de l'étude sémantique de la citation.

Depuis 2000, avec l'essor de l'accès libre aux publications scientifiques et les avancées en TAL, la méthode CCC connaît un développement rapide au sein de la communauté informatique. Cet engouement s'explique par sa faisabilité computationnelle et son efficacité à grande échelle, qui en font une alternative de plus en plus privilégiée par rapport à la méthode CMS. Soutenue par des ressources techniques et matérielles de plus en plus performantes, la CCC a évolué d'un traitement manuel à petite échelle chez les linguistes et les bibliométriciens, vers un *pipeline* structuré, systématique et largement automatisé. Ce processus consiste à constituer un corpus de CC extraits
d'articles scientifiques, à les annoter et les classifier selon leurs fonctions rhétoriques, dans le but d'élaborer une typologie des citations et de produire un corpus annoté (Teufel et al., 2006).

Cette démarche contribue non seulement à répondre aux défis liés à l'inflation de l'information scientifique disponible en ligne, en améliorant la RI (Jebari et al., 2023), mais ouvre également de nouvelles perspectives pour le développement d'indicateurs citationnels qualitatifs (Yaniasih & Budi, 2025). La structuration et la consolidation de cette approche, à l'intersection de la RI et de l'évaluation de la recherche, lui confèrent aujourd'hui un rôle stratégique. Depuis 2021, elle suscite ainsi un intérêt croissant de la part des acteurs industriels scientifiques, tels que les bases de données et les moteurs de recherche, qui cherchent à intégrer ces outils dans leurs services et infrastructures (Nicholson et al., 2021).

En somme, après près de 80 ans de tentatives visant à théoriser la citation et à en explorer la diversité sémantique, l'analyse des CC s'est imposée comme l'approche méthodologique centrale pour appréhender les actes de citation. Nourrie par des courants théoriques issus de la sociologie des sciences, des sciences du langage et de la bibliométrie, mais aussi portée par les avancées technologiques en TAL, cette méthode a connu un développement rapide. Cependant, aucune typologie de citation ne fait consensus à ce jour au sein de la communauté scientifique ni parmi les plateformes de bases de données scientifiques qui intègrent les CC. La section suivante présente donc la méthodologie de recherche adoptée pour mieux comprendre la nature de la fabrique des CC.

## 3. Méthodologie de recherche

### ○ Recherche bibliographique

Notre méthodologie de recherche repose sur l'analyse d'un ensemble d'articles scientifiques, qu'il s'agisse d'articles de revue, l'actes de conférences ou de data papers, ayant proposé de corpora de CC. En effet, l'émergence de l'idée de constituer un tel corpus est étroitement liée aux débuts du développement de modèles informatiques destinés à classifier automatiquement les citations. C'est pourquoi nous avons choisi de commencer notre analyse à partir de 2000, qui marque le premier travail de classification automatique des CC (Garzone & Mercer, 2000). Cette période, qui s'étend jusqu'à aujourd'hui, se caractérise également par les avancées majeures en TAL, ainsi que par une mise à disposition croissante des données de la recherche, encouragée par les dynamiques de la science ouverte.

Nous avons mené une recherche bibliographique systématique à partir des ressources suivantes : WoS, Google Scholar, Cairn, Persée et HAL. Ces ressources ont été sélectionnées afin d'assurer une couverture aussi exhaustive que possible, prenant en compte à la fois des contributions internationales et nationales. La sélection des mots-clés pour la recherche d'articles a suivi une approche itérative à l'aide de VOSviewer. Des termes tels que « corpus » et « citation context » ont d'abord été saisis dans les bases bibliographiques afin d'obtenir un premier ensemble de résultats. Ensuite, une visualisation des réseaux de co-occurrence de mots-clés, fondée sur ces résultats, a été réalisée par VOSviewer, dans le but d'identifier les termes les plus fréquemment mobilisés dans les recherches proposant des corpora de CC. Ce faisant, une équation de recherche bibliographique a été affinée et est fournie en Annexe 1.
Nous avons ainsi identifié un ensemble de 19,078 références à l'aide de l'équation de recherche établie. Afin de sélectionner les articles les plus pertinents, une première sélection a été effectuée par la lecture de titres et de résumés. Par la suite, une lecture attentive des articles retenus a permis d'identifier de nouvelles références, qui ont été incluses dans la bibliographie. Au total, 1 référence en français et 43 références en anglais ont constitué notre *dataset* pour cet état des lieux critique. Cette démarche bibliographique est représentée dans la figure 1 ci-dessous.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 1. Schéma récapitulatif des étapes de la recherche bibliographique et de la sélection des références</figcaption></figure>

## ○ Formulation de nos grilles d'analyse

Notre grille d'analyse a été conçue pour répondre à nos hypothèses et à nos questions de recherche, centrées sur la compréhension de la nature et des finalités des corpora de CC. Dans un premier temps, avant d'aborder le contenu de ces corpus, nous avons procédé à une analyse des métadonnées associées aux articles. Cette étape vise à mettre en lumière l'évolution temporelle de ce champ de recherche, en s'intéressant notamment aux disciplines impliquées, et aux statuts éditoriaux des publications. Nous avons ainsi défini un ensemble de critères d'analyse, détaillés et justifiés dans le tableau 1 suivant.

<table><caption>Tableau 1. Grille d'analyse sur les métadonnées d'articles retenus.</caption><thead><tr><td>Critère</td><td>Explication</td><td>Justification du choix</td></tr></thead><tbody><tr><td>Année</td><td>Année de publication de l'article.</td><td>Identifier l'évolution du nombre de travaux au fil du temps, afin de retracer les dynamiques d'application de corpora de CC.</td></tr><tr><td>Auteur</td><td>Nom du premier auteur.</td><td>Identifier les principaux acteurs scientifiques ou équipes de recherche, de repérer leur affiliation institutionnelle, et d'observer la répartition géographique des contributions, en lien avec</td></tr><tr><td>Affiliation</td><td>Institution à laquelle est rattaché le premier auteur.</td><td></td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Pays</td><td>Pays où se situe l'institution.</td><td>d'éventuels enjeux ou programmes de recherche nationaux.</td></tr><tr><td>Statut éditorial</td><td>Nature de l'article : article de revue, communication de conférence, data paper, etc.</td><td>Distinguer les articles de revue, les communications en conférence, les data papers, etc.</td></tr><tr><td>Source</td><td>Nom de la revue ou de la conférence où l'article est publié.</td><td>Repérer le nom de la revue ou de la conférence dans laquelle la publication a paru, dans le but d'analyser les canaux de diffusion scientifique sur cette thématique de recherche.</td></tr><tr><td>Domaine</td><td>Discipline ou champ scientifique auquel appartient l'article.</td><td>Déterminer les disciplines impliquées dans la production de corpora de CC.</td></tr></table>

Dans un second temps, nous avons élaboré une autre grille d'analyse afin d'examiner les caractéristiques de corpora constitués, en nous focalisant sur leurs composantes ainsi que sur les typologies développées, détaillées dans le tableau 2. Les choix méthodologiques ayant présidé la constitution de ces corpora reflètent également des orientations épistémologiques quant à la manière d'appréhender les citations. En analysant les ressources mobilisées, leurs échelles, les objectifs, les applications, les typologies extraites ainsi que les méthodes d'extraction employées, il est possible d'identifier si un corpus vise une compréhension approfondie des citations dans une perspective scientifique, ou s'il est conçu en fonction de contraintes pratiques liées à des usages industriels. Ces derniers sont orientés vers des impératifs d'efficacité opérationnelle, ce qui tend à homogénéiser les typologies de citation, au détriment de la diversité des actes citationnelles, façonnés par la richesse du discours scientifique dans différentes disciplines (Grossmann, 2012).

<table><caption>Tableau 2. Grille d'analyse sur les caractéristiques de corpora de CC</caption><thead><tr><th>Critère</th><th>Explication</th><th>Justification du choix</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="3" style="text-align: center; font-weight: bold;">Composants du corpus</td></tr><tr><td>Taille du corpus</td><td>Nombre d'articles et de CC dans le corpus.</td><td rowspan="5">Les actes de citation ne constituent pas un phénomène figé ; ils évoluent en fonction du temps, des disciplines et d'autres variables (Murugesan & Moravcsik, 1978). Cette dynamique influe directement sur les typologies élaborées. Par ailleurs, la taille du corpus joue également un rôle important dans la représentativité des différents types de citations.</td></tr><tr><td>Type d'articles inclus dans le corpus</td><td>Nature des documents (articles, conférences, etc.).</td></tr><tr><td>Temporalité d'articles</td><td>Période de publication.</td></tr><tr><td>Source d'indexation</td><td>Plateformes d'où proviennent les documents.</td></tr><tr><td>Champ disciplinaire</td><td>Domaines scientifiques des articles.</td></tr><tr><td colspan="3" style="text-align: center; font-weight: bold;">Protocole d'annotation</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Définition sémantique de la citation</td><td>Comment les auteurs définissent-ils la sémantique citationnelle ? e.x. relation de citation, l'intention de citation, ou encore la fonction rhétorique de citation.</td><td>Les chercheurs utilisent différents termes pour désigner la sémantique citationnelle. Leurs choix terminologiques reflètent leur conception de ce que signifie la sémantique de la citation, ainsi que des usages ou fonctions qu'ils attribuent à la citation.</td></tr><tr><td>Fondements théoriques</td><td>Les fondements théoriques sur lesquels repose la classification sémantique de la citation, ainsi que les modèles dont elle s'inspire.</td><td>Ces informations permettent d'identifier les travaux antérieurs ayant influencé l'étude.</td></tr><tr><td>Méthodologie d'élaboration d'une typologie</td><td>Par quel moyen ce corpus est-il annoté pour aboutir à une typologie ?</td><td>Un corpus de CC peut être annoté de l'une des trois manières suivantes : réutilisation d'une typologie existante ; inspiration a priori d'une typologie existante, puis modifiée au cours de l'exploration textuelle du corpus ; annotation sans typologie définie en amont. Ces différentes options d'annotation n'apportent pas la même contribution sur le plan épistémologique de la compréhension de la citation.</td></tr></table>

## Typologie développée

<table><tr><td>Objectif</td><td>Dans quel but cette typologie a-t-elle été élaborée ?</td><td>Les objectifs permettent de mettre en évidence les limites des typologies précédentes, ainsi que les apports spécifiques de la nouvelle proposition.</td></tr><tr><td>Application</td><td>L'application concerne l'usage concret qu'on fait de la typologie, c'est-à-dire dans quel contexte et à quelles fins pratiques elle est utilisée.</td><td>Lorsqu'une typologie est conçue pour être appliquée dans un contexte précis, ses applications influencent les choix de classification ainsi que le niveau de précision.</td></tr><tr><td>Typologie</td><td>Typologie précise qui englobe différents types de citations.</td><td>Ces informations permettent de comparer plusieurs corpora pour évaluer la précision de chaque typologie, reflétant ainsi la profondeur de la compréhension des citations par ces travaux.</td></tr><tr><td>Nombre de type de citation dans typologie</td><td>Nombre de types de citation dans une typologie</td><td>Le nombre de catégories de citations dans une typologie reflète le degré de nuance proposé par celle-ci.</td></tr></table>

## Exploitation et réutilisation
<table><tr><td>Méthode automatique</td><td>Quelle méthode l'auteur utilise-t-il pour la classification automatique de son corpus ? À quel courant appartient-elle ?</td><td>Le choix de la méthode automatique est directement lié à la structure et au niveau de complexité du corpus.</td></tr><tr><td>Ouverture</td><td>Ce corpus est-il ouvert à la réutilisation ?</td><td>Le choix d'ouvrir le corpus répond non seulement aux dynamiques actuelles du partage de données, mais reflète également l'intention de l'auteur de positionner ce corpus comme un gold standard, visant à encourager sa réutilisation et à obtenir ainsi une reconnaissance scientifique.</td></tr></table>

Les références de notre dataset ont également été organisées à l'aide du logiciel de gestion bibliographique Zotero, puis exportées au format RDF (Resource Description Framework) afin d'en faciliter son partage. Par ailleurs, les informations recueillies à travers nos grilles d'analyse ont été consignées dans des fichiers Excel, à des fins de partage et de visualisation des données.

## 4. De l'ouverture des articles à l'outillage de fouille : vers un pipeline standardisé pour la fabrication des corpora de CC

* Articulation entre l'accès ouvert aux documents scientifiques et les approches méthodologiques en bibliométrie

Tout d'abord, nous présentons, à l'aide d'un histogramme, l'évolution du nombre de publications proposant des corpus de CC, en indiquant pour chaque année la répartition des statuts éditoriaux, comme illustré dans la figure 2 ci-dessous. Les résultats montrent que la construction de ce type de corpus suscite un intérêt croissant au fil du temps, avec une augmentation significative ces dernières années. Cette tendance se manifeste également par une publication accrue dans les articles de revue.

<figure><img src="image_3.png" /></figure>
<caption>Figure 2. Évolution du nombre de publications consacrées aux corpora de CC et leur répartition selon les statuts éditoriaux</caption>

Ensuite, parmi ces publications, 71,4 % des articles de revue proviennent de *Information Sciences*<fnref n="4" />, notamment des revues incontournables telles que *Scientometrics* et *JASIST*. En revanche, 83,3 % des publications dans les actes de conférences sont issues de l'informatique. Cela indique que la classification automatique sémantique des CC a gagné en légitimité dans le champ de la scientométrie, où ses revues deviennent récemment des lieux privilégiés pour la diffusion de ces thématiques.

Ce glissement témoigne d'une phase de transition importante, marquée par le passage d'une approche essentiellement technique à une méthodologie de recherche plus en plus consolidée, en particulier dans un champ qui vise à mesurer et à analyser la science; Ainsi, un enjeu scientifique majeur se soulève ici : les typologies dérivées de ces corpora, ainsi que les outils d'analyse automatique qui en sont issus, contribuent à la formulation de nouveaux indicateurs bibliométriques. Cela permet d'enrichir les méthodes traditionnelles bibliométriques (Zhu et al., 2015) et renforcera potentiellement la légitimité de l'utilisation des données de citation dans l'évaluation de la production scientifique.

En effet, ce développement accru de l'approche qualitative en bibliométrie, centrée sur les aspects sémantiques de la citation, repose sur un double moteur : la disponibilité croissante des articles scientifiques en ligne et les avancées en TAL. Nous observons que l'émergence de plateformes de publications scientifiques en libre accès a directement favorisé la construction de corpora de CC. Afin de mieux illustrer cette évolution, la figure 3 présente la répartition des ressources scientifiques sur lesquelles ces corpora se sont appuyés à différentes périodes.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 3. Évolution des sources mobilisées dans la constitution des corpora de CC</figcaption></figure>

<footnote n="4">⁴ En France, les Sciences de l'Information et de la Communication (SIC) sont reconnues comme une discipline unifiée. En revanche, dans les pays anglo-saxons, elles sont divisées en disciplines distinctes, notamment la documentation, les sciences de l'information et les sciences de la communication.</footnote>
Nous trouvons dans la figure 3 que, la majorité des corpora de CC s'appuient sur des ressources ouvertes telles que ACL Anthology Network (AAN), Semantic Scholar Open Research Corpus (S2ORC), COVID-19 Open Research Dataset (CORD-19), CORE, les revues de la collection PLOS, ou encore les plateformes de prépublications telles que bioRxiv, medRxiv et arXiv. Autrefois, l'analyse des citations en bibliométrie reposait largement sur des bases de données payantes telles que WoS et Scopus. Toutefois, les dynamiques liées au libre accès sont en train de transformer ce paysage. Ces ressources ont non seulement enrichi les données de citation disponibles, en permettant de s'affranchir des bases sous abonnement pour conduire des analyses bibliométriques quantitatives, mais elles ont également, de manière indirecte, stimulé l'innovation méthodologique dans ce champ de recherche. En fournissant une matière abondante pour l'entraînement des modèles du langage, elles ont contribué au développement d'outils d'analyse automatisée, notamment pour la classification sémantique des CC, venant ainsi compléter l'approche traditionnelle de la bibliométrie, en y introduisant une dimension qualitative de l'analyse des citations

## o Vers une spécialisation du *pipeline*

Dans ce contexte, sous l'influence de la culture d'exploitation des données textuelles issue de la
communauté du TAL, le processus de fabrique d'un corpus destiné à la classification automatique
des CC, s'est progressivement structuré en une chaîne de production standardisée, qualifiée ici de «
*pipeline* », avec une spécialisation marquée à chaque étape. Notre revue systématique permet ainsi
de synthétiser ce processus en cinq grandes étapes : (1) **Sélection des ressources** : Étant donné
qu'un corpus de CC repose sur des articles scientifiques en texte intégral, la première étape consiste
à constituer un ensemble d'articles pour extraire des CC. (2) **Extraction des CC** : Il s'agit
d'identifier les segments textuels dans lesquels un auteur mobilise ou commente un article cité. (3)
**Analyse sémantique, classification et annotation** : Cette étape consiste à analyser le contenu
sémantique des CC pour comprendre pourquoi et comment une référence est citée, puis à annoter
CC par ces raisons. (4) **Élaboration d'une typologie** : Cette étape peut précéder ou suivre l'analyse
sémantique, selon que les chercheurs adoptent une typologie existante, l'adaptent à leur corpus, ou
en construisent une nouvelle à partir des leur propre corpus. (5) **Entraînement d'un modèle
automatique** : À la base du corpus annoté, un modèle de langage est entraîné pour automatiser la
classification des CC, en vue de développer un outil spécialisé.

Ainsi, la spécialisation de chaque étape du processus permet des améliorations ciblées, qui
contribuent *in fine* à la qualité de l'outil final. Par exemple, certains chercheurs insistent sur
l'importance d'augmenter le volume de données dès la phase de sélection des ressources, car la
performance des modèles automatiques dépend fortement d'un échantillon suffisamment large
(Jiang & Chen, 2023). D'autres, comme Bertin et Atanassova (2021), ont cherché à améliorer
l'extraction des CC en intégrant des techniques de détection de corréférence. Cette approche permet
de repérer plus efficacement les enchaînements entre phrases, qui contribue ainsi à une
identification plus précise des segments textuels de citation. En particulier, l'étape d'entraînement
du modèle automatique attire une attention particulière, car elle représente un terrain de
compétition entre informaticiens, tant pour démontrer leur savoir-faire technique que pour
produire un outil réutilisable à des fins scientifiques ou industrielles.
Ensuite, L'étape la plus coûteuse reste la phase d'annotation (étape 3), traditionnellement assurée
par des linguistes ou des chercheurs spécialisés. Mais des alternatives émergent pour réduire les
coûts. Certains travaux récents, comme ceux de Kunnath et al. (2022), ont développé la plateforme
ACT<fnref n="5" />, qui invite directement les chercheurs à annoter eux-mêmes leurs citations. Dans la même
logique, Willighagen (2023), éditeur en chef du *Journal of Cheminformatics*, a proposé un nouveau
template LaTeX pour les auteurs, les incitant à expliciter leurs motivations de citation dans la
bibliographie. Leur justification repose sur une idée forte : « seuls les chercheurs connaissent
vraiment les raisons de leurs citations ». En revanche, l'étape 4 soulève un véritable enjeu
épistémologique, car elle est au cœur de la compréhension sémantique des citations. Pourtant, elle
reste souvent négligée. Cela s'explique par le fait que l'objectif de la plupart des projets de
constitution de corpora de CC n'a pas pour but de comprendre des citations, mais plutôt de
produire rapidement un outil fonctionnel, réutilisable dans des plateformes scientifiques, même si
cela implique d'adopter une classification simplifiée. De plus, jusqu'à présent, l'élaboration d'une
typologie des citations est donc étroitement liée aux ressources en libre accès, plutôt qu'aux
ressources sous abonnement, et s'adapte aux progrès techniques. Cependant, ce faisant, elle tend à
occulter les véritables facteurs socio-culturels, politiques, éditoriaux, disciplinaires, voire personnels,
qui conditionnent la diversité des phénomènes citationnels (Murugesan & Moravcsik, 1978).

5. De la fabrique de CC annotés au service d'acteurs industriels au marché de l'édition scientifique impulsé par l'IA

Après analyse des objectifs et des applications liés à la constitution de corpus de CC, il apparaît que,
leurs apports se concentraient principalement sur les thématiques suivantes : la gestion
documentaire, la RI, ainsi que les applications scientométriques, notamment l'évaluation de la
recherche et la mesure de l'évolution des champs scientifiques. Ces usages s'inscrivent dans la
continuité de la fonctionnalité initiale du SCI, tel qu'il a été conçu par Garfield (1996). Les CC
enrichissent ce système d'indexation fondé sur les citations en y ajoutant une dimension
sémantique. Ils permettent de mieux saisir les liens intellectuels entre les articles, notamment la
contribution de l'article cité sur l'article citant et leur similarité de contenu, en s'appuyant sur le
texte intégral plutôt que sur les seuls titres et résumés. Nous expliquons plus en détail les différents
rôles que les CC peuvent remplir dans ces fonctions. De plus, avec l'émergence de modèles d'IA
générative et les évolutions des politiques de la Science Ouverte, notamment en lien avec l'accès aux
articles et l'ouverture des données de la recherche, les CC suscitent des enjeux non seulement
scientifiques, mais aussi socio-économiques et socio-techniques, et participent ainsi aux
transformations de l'écosystème commercial dans le marché de l'édition scientifique.

En ce qui concerne les deux premiers axes d'application, la gestion documentaire et la RI,
étroitement liés, l'objectif est d'intégrer la diversité sémantique des citations dans le système interne
des bases documentaires scientifiques sur les plateformes, afin d'améliorer les algorithmes de
recommandation. Dans ce cas, l'utilisation des CC se manifeste dans la proposition de différentes
downstream applications. D'abord, cela permet d'améliorer la précision de la recommandation de

<footnote n="5">⁵ ACT (Academic Citation Typing) est une plateforme d'annotation à grande échelle conçue pour la classification des citations dans les articles scientifiques. Elle a été développée par l'équipe de CORE, un service à but non lucratif porté par The Open University et Jisc. En 2024, CORE annonçait gérer la plus grande collection mondiale d'articles de recherche en libre accès.</footnote>
citations, qui repose traditionnellement sur la correspondance de mots-clés dans les titres ou les résumés. Or, un système renforcé par les CC permet d'associer plus finement le contenu des recherches d'information avec les CC présents dans la littérature, puis de recommander des citations plus pertinentes (Zhu et al., 2015). À titre d'exemples, Duma et al. (2016) proposent d'intégrer une fonction de recommandation directement dans le service de rédaction académique, offrant ainsi une recommandation en temps réel. Lauscher et al. (2022) poursuivent cette approche en proposant un service de question-réponse, un agent conversationnel scientifique, capable de générer une réponse scientifique avec des citations intégrées.

Ensuite, les CC contribuent également à la conception d'outils liés à la lecture automatique (Machine Reading) (Cohan et al., 2019), visant à synthétiser le contenu d'un article et à extraire efficacement les informations demandées. Cette application ne s'appuie pas uniquement sur la structure rhétorique d'un article scientifique, notamment le modèle IMRaD, mais grâce aux CC, elle permet aussi d'affiner l'extraction en se fondant sur la sémantique des citations. Par exemple, l'identification automatique des fonctions des citations facilite la construction de revues de littérature (Nanba et al., 2011) et de résumés scientifiques (Teufel et al., 2006 ; Jochim & Schütze, 2012, 2014 ; Zhu et al., 2015 ; Hernández-Álvarez et al., 2016 ; Chen et al., 2022), en générant automatiquement un résumé qui révèle comment l'auteur cite les autres, et pas seulement le contenu de l'article.

Dans l'axe des applications en bibliométrie, l'aspect sémantique des citations est considéré comme un pilier important pour compléter l'analyse qualitative des citations. C'est d'ailleurs une application majeure dans les propositions de jeux de données de CC, davantage que dans celles dédiées à la RI, comme en témoigne le fait qu'environ un tiers des travaux s'inscrivent dans cette direction (Teufel et al., 2006 ; Jochim & Schütze, 2012 ; Athar, 2011 ; Athar & Teufel, 2012 ; Zhu et al., 2015 ; Valenzuela et al., 2015 ; Hernández-Álvarez et al., 2016 ; Su et al., 2019 ; Pride & Knoth, 2020 ; Kunnath et al., 2020 ; Ferrod et al., 2021 ; Grezes et al., 2023 ; Gupta et al., 2023 ; Jiang & Chen, 2023). L'objectif est d'introduire la diversité sémantique des actes de citation afin de mieux distinguer les contributions spécifiques de chaque article cité, et d'intégrer cet aspect dans l'évaluation de l'impact scientifique, pour enrichir ou rationaliser l'élaboration des indicateurs bibliométriques, comme déjà proposé dans les travaux de Teufel et al. (2006) ; Zhu et al. (2015) ; Pride & Knoth (2020) et Grezes et al. (2023).

Toutefois, certains chercheurs adoptent une posture plus prudente, considérant que les aspects sémantiques des citations doivent principalement compléter sur le plan méthodologique, sans pour autant être mobilisés au service de l'évaluation de la recherche. Par exemple, des études comme celles de Jurgens et al. (2018), Roman et al. (2021) ou Budi & Yaniasih (2023) se concentrent sur l'analyse à grande échelle des actes de citation au sein d'un champ de recherche, ou encore proposent une analyse qualitative des contenus de citation pour explorer des questions liées à l'intégrité scientifique, telles que les citations dans les revues prédatrices (Taşkın et al., 2022) ou l'analyse des citations d'articles rétractés (Usman & Balke, 2023).

Dans la même veine, l'analyse sémantique des citations favorise une meilleure compréhension de la structure et de l'évolution des connaissances scientifiques dans un domaine. Cela se traduit par la construction de graphes de connaissances scientifiques sémantiques (Pham & Hoffmann, 2003 ; Li
et al., 2013), l'étude des flux de connaissances (Jochim & Schütze, 2012 ; Jiang & Chen, 2023 ; Nishikawa, 2023), ainsi que le suivi historique et la mesure de l'évolution d'un champ de recherche du point de vue de l'histoire des sciences (Valenzuela et al., 2015 ; Zhu et al., 2015), permettant de retracer le développement d'un domaine. Ces analyses incluent aussi l'identification des travaux à l'origine de percées scientifiques (Jochim & Schütze, 2014), l'étude des réseaux de citation pour révéler la structure des collaborations (Zhu et al., 2015), ou encore la détection des citations critiques pour évaluer dans quelle mesure la science s'auto-corrige (Athar, 2012 ; Willighagen, 2023 ; Bordignon & Gambette, 2024). Cet aspect permet ainsi de décortiquer comment le savoir scientifique, à travers la pratique citationnelle des chercheurs, est utilisé, diffusé, communiqué, construit, corrigé et validé au sein de la communauté scientifique.

L'utilisation des CC ne s'arrête pas là, elle évolue en lien avec les transformations de l'environnement de la production scientifique. Avec la promotion de l'ouverture des articles, des données de recherche, des logiciels, etc., les CC permettent d'identifier comment les entités scientifiques associées aux produits de recherche, tels que jeux de données, méthodes, algorithmes ou logiciels, sont mobilisées dans les travaux de recherche. L'exploitation des CC dans ce contexte offre une approche pour évaluer la reproductibilité et l'impact de la recherche dans le cadre de la Science Ouverte, non seulement à travers les articles, mais aussi via ces produits scientifiques en libre accès, notamment les données de recherche, qui constituent un enjeu majeur dans cet univers (Willighagen, 2023 ; Jiang & Chen, 2023 ; Lafia et al., 2023). Ce volet contribue ainsi à la définition de nouveaux indicateurs, en particulier un indicateur fondé sur la citation des données (*Data Citation*)<sup>6</sup>, visant non seulement à quantifier le nombre de citations de données, mais aussi à analyser les façons d'utiliser ces données.

En effet, afin de pouvoir accorder une reconnaissance académique appropriée à l'utilisation des jeux de données, les enjeux liés à la traçabilité des données ont déjà suscité l'attention dans l'édition scientifique. En 2018, le rapport « *A Data Citation Roadmap for Scientific Publishers* » (Cousijn et al., 2018) a été publié, mobilisant ensuite la participation de plusieurs acteurs majeurs, tels qu'Elsevier, Springer-Nature, PLOS, eLife, JISC, EMBO Press, CrossRef et Wiley. Ce document propose un *workflow* idéal pour automatiser le processus d'association entre les jeux de données cités dans un article et leurs identifiants dans les dépôts de données. Le processus repose sur les étapes suivantes : l'identification des citations de données ou de logiciels dans le texte intégral, leur correspondance avec les références bibliographiques indexées dans les bases de données, puis leur mise en lien avec les entrepôts de données. Cependant, même en suivant ces recommandations, plusieurs éditeurs ont constaté des difficultés. Cela s'explique notamment par le manque de clarté dans la rédaction des auteurs, qui ne précisent pas toujours, dans leurs phrases, la manière dont les données ont été employées (Stall et al., 2023).

Face à ces limites, de nombreux travaux ont émergé depuis 2023 afin de développer des lignes directrices pour une bonne pratique de la citation des données lors de la rédaction. Par exemple,

<footnote n="6"><sup>6</sup> Voir à ce sujet le *Open Science Impact Indicator Handbook*, publié dans le cadre du projet européen *PathOS* (septembre 2022 – août 2025). Ce manuel propose un cadre pour mieux comprendre les indicateurs reposant sur l'usage des outils et des jeux de données et consacre une section à la construction d'indicateurs fondés sur l'utilisation des données dans la recherche (*Use of data in research*).</footnote>
Bornatici et Fedrigo (2023) insistent sur l'importance d'explicitier pourquoi et comment un jeu de données est utilisé. Dans la même logique, Stall et al. (2023) proposent une mise à jour du *workflow* de 2018, en détaillant les bonnes pratiques de citation des produits de recherche directement dans le corps du texte (in-text citation). Par ailleurs, plusieurs grands éditeurs ont actualisé leurs lignes éditoriales afin de rendre progressivement obligatoire la formulation explicite des pratiques de citation des produits de recherche, à savoir les matériaux, les jeux de données, et les logiciels, etc. C'est dans ce contexte que les CC trouvent toute leur pertinence. En effet, dans les corpora de CC, la catégorie « USE » apparaît de manière systématique, malgré l'hétérogénéité des typologies proposées. Cela constitue une base pour le développement d'outils automatisés capables de détecter comment les chercheurs mobilisent concrètement les données et les logiciels dans le cycle de publication scientifique.

Le développement spectaculaire de *LLM* ouvre la voie à une vraie mise en application de services liés à l'exploitation des CC. Toutefois, cela ne repose pas uniquement sur les progrès techniques ou la politique du libre accès, elle s'appuie également sur une collaboration inédite entre les plateformes scientifiques, les maisons d'édition et les entreprises spécialisées dans les *LLM*. Prenons l'exemple du moteur de recherche *Scite* : il a établi des partenariats avec plusieurs grandes maisons d'édition afin d'accéder à leurs corpora d'articles scientifiques. Cela lui a permis de développer une indexation intelligente des citations, enrichie par un service de classification sémantique de CC, ainsi que par l'intégration de fonctionnalités d'aide à la rédaction scientifique fondées sur les *LLM*. Ces outils permettent non seulement d'améliorer la qualité des textes scientifiques, mais aussi de suggérer des citations à insérer. Tous ces services sont proposés sous abonnement. Plus récemment, début 2025, *Scite* a signé des accords commerciaux avec plusieurs universités en Chine, leur offrant un accès à ses services, bien plus avancés que ceux proposés par *WoS* ou *Scopus*. Par ailleurs, les entreprises de *LLMs* pourraient nouer des partenariats directs avec les maisons d'édition, en achetant leurs articles scientifiques afin d'entraîner des modèles spécifiquement adaptés au langage scientifique. Ce phénomène est d'ailleurs déjà rapporté par Gibney (2024), Taylor & Francis aurait conclu un accord de 10 millions de dollars avec Microsoft, tandis que Wiley aurait gagné 23 millions de dollars en autorisant une entreprise, restée anonyme, à utiliser ses contenus pour l'entraînement de modèles d'IA générative.

Dans ce nouvel écosystème de collaboration au sein du marché de l'édition scientifique, les maisons d'édition trouvent un moyen supplémentaire de générer des revenus à partir des articles qu'elles détiennent. Les entreprises d'IA, de leur côté, créent de la valeur économique en utilisant ces articles comme ressources pour entraîner leurs modèles. Quant aux plateformes, elles proposent des services payants en intégrant ces outils, ainsi que de nouveaux modes de visualisation des données de citation. Il convient de souligner que le véritable problème ne réside pas dans le fait que les chercheurs paient pour ces services, car, après tout, tout le monde n'utilise pas les *LLM* pour mener ses recherches. La question centrale tient au fait que les chercheurs, en tant que producteurs de la sémantique des citations, n'ont aucun pouvoir décisionnel sur la finalité de ces données. En effet, les lignes éditoriales les contraignent à explicitier, dans leur écriture, les raisons de chaque citation, tandis qu'ils peuvent potentiellement être évalués à partir d'indicateurs dérivés de ces mêmes données, lesquels servent à juger la valeur de leurs travaux. Par ailleurs, ils sont parfois sollicités pour annoter des CC, afin d'alimenter ces bases sémantiques. Pourtant, ils doivent non seulement contribuer à leur production, mais aussi payer pour y accéder. Avec l'implémentation de services de
classification des citations, comme dans *WoS*, la RI filtrée par type de citation constitue aussi une forme de donnée de consultation. Elle permet de retracer les pratiques informationnelles des chercheurs, ce qui s'apparente à une forme de surveillance informationnelle (Boukacem-Zeghmouri, 2022). Ainsi, non seulement le travail de rédaction scientifique, mais aussi la sémantique des citations produite - de manière directe ou indirecte - sont en train d'être capitalisés et intégrés dans un processus de création de valeur économique, au croisement d'une diversité d'acteurs et de plateformes : bases de données bibliométriques, moteurs de recherche scientifique, maisons d'édition, et entreprises technologiques.

Cela explique aussi pourquoi autant de corpora de CC ont été fabriqués, alors qu'aucune des typologies qu'ils ont élaborées ne fait l'objet d'un consensus pour représenter la diversité de la sémantique citationnelle dans la littérature scientifique. Cette fabrique n'a pas pour but de comprendre pleinement la signification des citations dans la construction du savoir. Elle fournit avant tout des ressources d'entraînement, destinées à être mises au service d'applications, que ce soit pour l'évaluation de la recherche ou pour des services de RI, permettant de générer du profit pour les acteurs du marché de l'édition scientifique ainsi que pour les entreprises de l'IA. Comme l'un des producteurs d'un corpus de CC, Jurgens et al. (2018) ont utilisé le terme « *application-friendly citation schema* » pour décrire leurs objectifs, la fabrique de ces corpora est donc soumise et adaptée selon différents scénarios d'implémentation. Pour expliquer, les catégories de citation sont choisies stratégiquement pour alimenter diverses applications : ex. la catégorie « *USE* » permet d'identifier les produits de recherche utilisés, tandis que la catégorie « *EXTENSION* » met en valeur un travail cité en soulignant sa contribution au progrès scientifique.

## 6. Conclusion

Notre recherche empirique s'est appuyée sur un ensemble de 44 articles, publiés entre 2000 et aujourd'hui, ayant proposé des corpus de CC, afin d'interroger la finalité de leur constitution. Elle vise à mieux comprendre les nouveaux enjeux autour de l'exploitation des CC pour développer des services à valeur ajoutée en RI, ainsi que de nouvelles approches méthodologiques dédiées à l'évaluation de la recherche. Cette communication a proposé d'abord une définition de la « sémantique citationnelle » dans un cadre théorique pluridisciplinaire, fédérant la sociologie des sciences, la bibliométrie, les sciences du langage et l'informatique. Depuis 2000, avec les dynamiques du libre accès aux publications scientifiques et les avancées rapides du TAL, notamment appliquées aux documents scientifiques, la classification automatique des CC les aspects sémantiques des citations suscite un intérêt croissant. Ce sujet de recherche connaît aujourd'hui un essor significatif, et tend à se développer comme une approche complémentaire permettant de saisir une dimension qualitative des citations, au-delà des approches traditionnelles quantitatives.

Nos résultats montrent que, les CC constituent un terrain fertile non seulement pour les acteurs industriels, mais aussi pour les acteurs technologiques de l'IA. D'une part, ces ressources permettent de développer de nouveaux outils destinés à la RI, répondant ainsi à la surcharge informationnelle provoquée par la disponibilité croissante de la littérature scientifique. En précisant les relations sémantiques citationnelles, les CC favorisent la création de services tels que des systèmes de recommandation plus intelligents, des modules de questions-réponses sur des sujets scientifiques, ou encore des assistants à la rédaction. D'autre part, les CC contribuent à l'élaboration de nouveaux
indicateurs bibliométriques intégrant une dimension sémantique extraite du texte, faisant face ainsi aux défis complexes de l'évaluation qualitative de la recherche. Ainsi, la mise à disposition rapide des CC et de leurs dimension sémantique alimente divers axes d'applications concrètes : des outils pour la RI, des dispositifs permettant d'identifier les citations dites « importantes » pour l'avancée de la recherche, ou encore des outils permettant de repérer les modalités d'usage des jeux de données, des méthodes ou des logiciels. La fabrique des CC ne vise donc pas à « comprendre la citation » en tant que telle, ni à interroger, dans une perspective plus large, le rôle des citations dans la construction des savoirs, notamment selon les disciplines.

Ce premier éclairage sur les enjeux socio-techniques, socio-économiques et épistémologiques liés aux CC nous invite à repenser le sens même des données de citation. Il est important de souligner la nécessité d'un usage responsable de ces données, tout en restant conscient des risques potentiels liés à leur exploitation dans leurs dimension sémantiques. En effet, l'hétérogénéité de la sémantique citationnelle ne se manifeste pas uniquement à travers le texte, mais également par l'intentionnalité de ses producteurs. Il convient aujourd'hui de s'interroger : quel rôle les CC jouent-ils dans la construction du savoir scientifique ? Que ce soit dans les domaines des Sciences, Technologies et Médecine (STM) ou dans les Sciences Humaines et Sociales (SHS), cette question constitue un axe de réflexion incontournable pour comprendre les mécanismes de production et d'organisation du savoir. Une suite de nos travaux permet d'examiner de manière plus fine la véritable utilité de la fabrication des CC chez les auteurs scientifiques.

## Remerciements

L'autrice remercie les deux évaluateurs anonymes qui ont aidé à la production d'une version améliorée de l'article. De même, L'autrice tiens à remercier Candice Fillaud, ingénieure de recherche au sein du projet européen CHIST-ERA JuDDGES, rattachée au laboratoire ELICO et à l'université Lyon 1, spécialiste des données de la recherche, avec laquelle elle a eu des échanges qui ont nourri et inspiré certaines idées développées dans cet article.

## 7. Bibliographie

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## 8. Annexes

### ○ Annexe 1 : Équation de recherche bibliographique

**Les mots-clés en anglais sont :** « corpus » OR « citation context » OR « in-text citation » OR « citation classification » OR « citation behavior » OR « citation function » OR « citation motivation » OR « citation intent » OR « citation purpose » OR « citer motives » OR « citation importance » OR « citation polarity » OR « citation sentiment » OR « citation location » OR « citation context analysis » OR « citation content analysis ».

**Les mots-clés en français sont les suivants :** « corpus» OR « contexte de citation » OR « citation textuelle » OR « citation en contexte » OR « classification des citations » OR « acte de citation » OR « fonction de citation » OR « motivation de citation » OR « intention de citation » OR « objectif de citation » OR « raison de citation » OR « importance de citation » OR « polarité de citation » OR « sentiment de citation » OR « localisation de citation » OR « analyse du contexte de citation » OR « analyse du contenu de citation ».

### ○ Annexe 2 : Bibliographie de notre ensemble d'articles scientifiques analysés

Les citations issues des articles analysés sont présentées dans le tableau ci-dessous, accompagnées de la liste bibliographique complète accessible via ce lien.

(Garzone & Mercer, 2000 ; Pham & Hoffmann, 2003 ; Teufel et al., 2006 ; Radoulov, 2008 ; Agarwal et al., 2010 ; Dong & Schäfer, 2011 ; Athar, 2011 ; Nanba et al., 2011 ; Athar & Teufel, 2012 ; Jochim & Schütze, 2012 ; Li et al., 2013 ; Jochim & Schütze, 2014 ; Zhu et al., 2015 ; Valenzuela et al., 2015 ; Duma et al., 2016 ; Hernández-Álvarez et al., 2016 ; Jia, 2018 ; Cohan et al., 2019 ; Su et al., 2019 ; Kunnath et al., 2020 ; Pride & Knoth, 2020 ; Nicholson et al., 2021 ; Ferrod et al., 2021 ; Budi & Yaniasih, 2023 ; Chen et al., 2022 ; Taşkın et al., 2022 ; Te et al., 2022 ; Lauscher et al., 2022 ; Bertin & Atanassova, 2022 ; Nishikawa, 2023 ; Gupta et al., 2023 ; Grezes et al., 2023 ; Lafia et al., 2023 ; Usman & Balke, 2023 ; Willighagen, 2023 ; Jiang & Chen, 2023 ; Roman et al., 2021 ; Bordignon, 2022 ; Zhang et al., 2022 ; Kunnath et al., 2022 ; Bertin & Atanassova, 2024 ; Bordignon & Gambette, 2024 ; Yaniasih & Budi, 2025)