changes in interface text and styling

static/css/stylesheet.css

@@ -33,7 +33,7 @@ body{
 	margin:20px;
 	font-family: mono, sans-serif;
 	font-size: 8px;
-	background-color: #f0dfff;
+	/*background-color: #f0dfff;*/
 	overflow-x: hidden;
 	z-index: -1;
 }
@@ -163,9 +163,9 @@ strong, strong.query, strong.word, .result{
 	font-family: 'script';
 	font-size: 22px;
 	line-height: 1.5;
-	/*font-weight: bold;*/
-    -webkit-text-stroke: 1px;
-	letter-spacing: 0.015em;
+	font-weight: bold;
+    /*-webkit-text-stroke: 1px;*/
+	letter-spacing: 0em;
 }
 
 .guides{

templates/en/base.html

@@ -70,5 +70,11 @@
 	}
 
 	setTimeout(refresh, 300000);
+
+	// prevent links from opening in new tab
+	var links = document.links;
+	for (var i = 0; i < links.length; i++) {
+	     links[i].target = "_self";
+	}
 </script>
 </html>

templates/en/index.html

@@ -2,35 +2,35 @@
 
 {% block results %}
 	<blockquote>
-		Exchanges between a collection of <em>cyber/technofeminist manifestos</em><br> 
-		and the <em>Term Frequency - Inversed Document Frequency algorithm (TF-IDF)</em>.
+		This tool allows for cross-readings through a collection of <em>cyber/technofeminist manifestos</em><br> 
+		and the <em>TF-IDF algorithm</em>, an algorithm that has been very important for online search engines.
 	</blockquote>
 	<!-- <p>Psst, this is a cross-reading tool that operates on two axes ...</p> -->
 	<!-- <p>Tip: Try to search for a single word.</p> -->
 	<div class="guides">
 		<ol>
 			<li>
-				You can search for a word and see if it creates any cross-readings in the collection.
+				You can explore these manifests by typing a keyword in the search bar or by clicking on the list of suggested keywords below. The results display sentences from the different manifestos in which the search word appears. The colour changes correspond to the different manifestos from which they are derived. You can print extracts by clicking on the printer icon.
 			</li>
 			<li>
-				You can browse through the collection of manifestos and read them in their own web environnments. 
+				You can simply browse through this list of manifests and read them in their entirety and in their original web environment (right-hand column).
 			</li>
 			<li>
-				If you click on the little ◐ icon next to the title of the manifesto, you can read the manifesto through the TF-IDF algorithm.
+				If you click on the small icon next to the manifest title, you can read the manifest through the prism of the TD-IDF algorithm. This algorithm identifies the most important words within a document. It is crucial for a large number of online search engines. It was developed in part by British computer scientist Karen Spärck Jones. For more information on how it works, see <a href="/{{ lang }}/about">about</a>.
 			</li>
 		</ol>
 	</div>
 {% endblock %}
 
 {% block suggestions %}
-<h1>Cross-reading suggestions (selected):</h1>
+<h1>Cross-reading suggestions (manual selection):</h1>
 <div>
 	{% for word in suggestions %}
 		<strong class="query"><a href="/{{ lang}}/?q={{word}}">{{ word.strip() }}</a></strong>
 	{% endfor %}
 </div>
 <br>
-<h1>Cross-reading suggestions (top 100 TF-IDF results):</h1>
+<h1>Cross-reading suggestions (algorithmic selection):</h1>
 <div>
 	{% for word in mappings %}
 		<strong class="query"> <a href="/{{ lang }}/?q={{ word }}">{{ word }}</a> </strong>

templates/fr/base.html

@@ -25,7 +25,7 @@
 		<div id="colophon_button">
 			<a href="/en">EN</a> / FR
 			&nbsp;
-			<a href="/{{ lang }}/about">le projet</a>
+			<a href="/{{ lang }}/about">a propos</a>
 		</div>
 		<div id="logo">
 			<a href="/{{ lang }}/">cyber/technofeminist <br>cross-readings</a>
@@ -70,5 +70,11 @@
 	}
 
 	setTimeout(refresh, 300000);
+
+	// prevent links from opening in new tab
+	var links = document.links;
+	for (var i = 0; i < links.length; i++) {
+	     links[i].target = "_self";
+	}
 </script>
 </html>

templates/fr/index.html

@@ -1,36 +1,37 @@
 {% extends "fr/base.html" %}
 
 {% block results %}
-	<blockquote>Échanges entre une <em>collection de manifestes cyber/technoféministes</em>
-	<br>et <em>l’algorithme “Term Frequency – Inversed Document Frequency” (TF-IDF)</em>.</blockquote>
+	<blockquote>Cet outil permet des lectures croisées à travers une <em>collection de manifestes cyber/technoféministes</em><br>
+	et <em>l'algorithme TF-IDF</em>, un algorithme qui a été très important pour les moteurs de recherche en ligne.</blockquote>
 
 	<div class="guides">
 		<ol>
 			<li>
-				Vous pouvez rechercher un mot et voir s'il crée des lectures croisées dans la collection.
+				Vous pouvez explorer ces manifestes en tapant un mot-clé dans la barre de recherche ou en cliquant sur la liste des mots-clés suggérés ci-dessous. Les résultats affichent des phrases extraites des différents manifestes dans lesquelles le mot recherché apparaît. Les changements de couleur correspondent aux différents manifestes dont ils sont issus. Vous pouvez en imprimer des extraits en cliquant sur l’icône de l’imprimante.
 			</li>
 			<li>
-				Vous pouvez parcourir la collection de manifestes et les lire dans leur propre environnement web. 
+				Vous pouvez simplement parcourir cette liste de manifestes et les lire dans leur intégralité et dans leur environnement web d’origine (colonne de droite).
+ 
 			</li>
 			<li>
-				Si vous cliquez sur la petite icône ◐ à côté du titre du manifeste, vous pouvez lire le manifeste via l'algorithme TF-IDF.
+				Si vous cliquez sur la petite icône placée à côté du titre du manifeste, vous pouvez lire le manifeste à travers le prisme de l’algorithme TD-IDF. Cet algorithme permet d’identifier les mots les plus importants au sein d’un document. Il est crucial pour un grand nombre de moteurs de recherche en ligne. Il a été développé en partie par l’informaticienne britannique Karen Spärck Jones. Pour en savoir plus sur son mode de fonctionnement, voir <a href="/{{ lang }}/about">a propos</a>.
 			</li>
 		</ol>
 	</div>
 {% endblock %}
 
 {% block suggestions %}
-<h1>Suggestions de lectures croisées:</h1>
+<h1>Suggestions de lectures croisées (sélection manuelle):</h1>
 <div>
 	{% for word in suggestions %}
-		<strong class="query"><a href="/{{ lang}}/?q={{word}}">{{ word.strip() }}</a></strong>
+		<strong class="query"><a href="/{{ lang}}/?q={{ word.strip() }}">{{ word.strip() }}</a></strong>
 	{% endfor %}
 </div>
 <br>
-<h1>Suggestions du mapping de contraste (top 100 TF-IDF résultats):</h1>
+<h1>Suggestions de lectures croisées (sélection des algorithmes):</h1>
 <div>
 	{% for word in mappings %}
-		<strong class="query"> <a href="/{{ lang }}/?q={{ word }}">{{ word }}</a> </strong>
+		<strong class="query"> <a href="/{{ lang }}/?q={{ word.strip() }}">{{ word.strip() }}</a> </strong>
 	{% endfor %}
 </div>
 <br>

templates/fr/results.html

@@ -57,7 +57,7 @@
 {% block suggestions %}
 <div id="suggestions">
 	<div class="suggestions techfem">
-		<h1>Suggestions de lectures croisées:</h1>
+		<h1>Suggestions de lectures croisées (sélection manuelle):</h1>
 		{% for word in suggestions %}
 			<strong class="query"><a href="?q={{word}}">{{ word.strip() }}</a></strong>
 		{% endfor %}
@@ -66,7 +66,7 @@
 	{% if analytics.mappings %}
 	<br>
 	<div class="suggestions tfidf">
-		<h1>Suggestions de lectures croisées (top 50 TF-IDF résultats) à <em>{{ results[0]['name']}}</em>: <br></h1>
+		<h1>Suggestions de lectures croisées (sélection des algorithmes) à <em>{{ results[0]['name']}}</em>: <br></h1>
 		<div class="">
 			{% for tfidf, word in analytics.mappings[:50] %}
 				{% if word == query %}