Sociolinguistics, regional varieties of French and regional languages in France
Notice bibliographique
Résumé
May I at the outset crave the reader's indulgence for focusing the subject matter very largely on metropolitan France. The regional varieties of French referred to in the title are therefore those spoken in the French regions, rather than, for example Belgian or Canadian varieties. Moreover, while it is impossible to discuss the regional languages question without taking into account the languages of the DOM-TOM and, indeed, the so-called non-territorial varieties, both of which have taken on considerable political significance in recent times, I have largely limited myself to reviewing sociolinguistic studies of ‘metropolitan’ regional (i.e. territorial) languages. I have also decided to concentrate on the present and thus may be perceived as giving short shrift to the large and growing body of excellent socio-historical work in the field. Four major approaches are reviewed: firstly, the work inspired by the dialectological tradition on French regionalisms (section 2); secondly, quantitative variationist studies (section 3); thirdly, the Imaginaire Linguistique approach to linguistic perceptions (section 4) and fourthly, the approach emerging from the notion of diglossia, as defined by Catalan and Occitan linguists (section 5). Sections 6 to 8 deal with current issues – the Poignant (1998), Carcassonne (1998) and Cerquiglini (1999) reports and the vitality of regional languages as presented in numerous surveys of largely professed practices and exposure in the audio-visual media.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».