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@@ -535,30 +535,29 @@ Mais la reproductibilité (au sens large à nouveau, hors de celui défini par l
 tableau \ref{table:reproducibility_4_flavours}) peut également apporter aux
 phases d'investigation des [@=HN]. La nature irrégulière des objets d'étude gêne
 le développement de traitements s'appliquant parfaitement à toutes les données.
-À l'échelle mésoscopique du présent corpus — la taille proverbialement grande
-des encyclopédies empêche une étude qualitative d'une des œuvres en détail, à
-fortiori de deux, mais les volumes de données en jeu restent très largement
-inférieurs aux mégadonnées générées par les collectes automatiques de
-dispositifs numériques — il faut considérer que tout ce qui peut arriver
-arrivera. En ce qui concerne les désignants par exemple, il suffit quasiment
-d'envisager l'existence d'une régularité et de tenter de la capturer dans un
-motif pour qu'il soit contredit par une donnée du corpus, qu'elle ait réellement
-été produite telle quelle par un choix ou une erreur humaine ou qu'elle émerge à
-cause des bruits générés par les imperfections des différentes étapes de
-traitement (vieillissement du papier et de l'encre, qualité de la numérisation,
-performances de l'[@=OCR]…). Ainsi, dans ce type d'étude il s'agit en permanence
-de placer un curseur entre ce qui est acceptable pour répondre à une question
-précise et ce qui est perfectible en vue d'études futures. Trouver cet équilibre
-engendre un va-et-vient continu entre traitement des données et analyses. Pour
-cette raison, les choix faits dans la représentation du corpus et en particulier
-dans la conception des métadonnées favorisent la plus grande flexibilité, en
-tâchant de minimiser l'effort nécessaire pour relancer les traitements affectés
-par un changement dans une donnée. Cette stratégie repose sur le constat
-empirique qu'il est vain d'espérer que la première version sera la bonne et
-qu'il vaut mieux considérer toutes les données en aval dans la chaîne de
-dépendance comme temporaires, susceptibles de mises à jour et donc jetables. La
-détermination d'un ensemble de domaines de connaissance présentée à la
-sous-section \ref{sec:domains_build_classes}
+À l'échelle mésoscopique du présent corpus — la taille des encyclopédies est
+proverbialement grande des encyclopédies, mais les volumes de données en jeu
+restent très largement inférieurs aux mégadonnées générées par les collectes
+automatiques de dispositifs numériques — il faut considérer que tout ce qui peut
+arriver arrivera. En ce qui concerne les désignants par exemple, il suffit
+quasiment d'envisager l'existence d'une régularité et de tenter de la capturer
+dans un motif pour qu'il soit contredit par une donnée du corpus, qu'elle ait
+réellement été produite telle quelle par un choix ou une erreur humaine ou
+qu'elle émerge à cause des bruits générés par les imperfections des différentes
+étapes de traitement (vieillissement du papier et de l'encre, qualité de la
+numérisation, performances de l'[@=OCR]…). Ainsi, dans ce type d'étude il s'agit
+en permanence de placer un curseur entre ce qui est acceptable pour répondre à
+une question précise et ce qui est perfectible en vue d'études futures. Trouver
+cet équilibre engendre un va-et-vient continu entre traitement des données et
+analyses. Pour cette raison, les choix faits dans la représentation du corpus et
+en particulier dans la conception des métadonnées favorisent la plus grande
+flexibilité, en tâchant de minimiser l'effort nécessaire pour relancer les
+traitements affectés par un changement dans une donnée. Cette stratégie repose
+sur le constat empirique qu'il est vain d'espérer que la première version sera
+la bonne et qu'il vaut mieux considérer toutes les données en aval dans la
+chaîne de dépendance comme temporaires, susceptibles de mises à jour et donc
+jetables. La détermination d'un ensemble de domaines de connaissance présentée à
+la sous-section \ref{sec:domains_build_classes}
 p.\pageref{sec:domains_build_classes} d'une façon très linéaire résulte en
 réalité de ce type de négociation entre code et données. Naturellement, pour que
 ces allers et retours conduisent à un processus d'amélioration continue plutôt