Quelques facteurs sociodémographiques qui sous-tendent le choix des langues pour la terminologie en milieu de travail et leur interrelation avec des attitudes
Notice bibliographique
Résumé
Une série d'édudes d'opinions réalisées en 1983 et en 1990 dans une grande entreprise, à Montréal, révèle qu'il existe un lien entre le choix déclaré du français ou de l'anglais pour un ensemble de 10 termes techniques testés, et certains facteurs sociodémographiques et occupationnels. Les analyses statistiques ont démontré qu'en règle générale, les femmes, les travailleurs plus instruits, de même que ceux qui occupent des postes de gestion et de col blanc déclarent une plus grande utilisation du français pour les termes testés. Il s'avère aussi que ces mêmes catégories de travailleurs ont tendance à exposer des opinions et à montrer des comportements révélateurs d'attitudes plus favorables au français et au processus de francisation terminologique de leur entreprise que les autres travailleurs. Cependant, les facteurs extralinguistiques examinés ne jouent pas tous un rôle d'égale importance. Des analyses statistiques de régression ont permis de hiérarchiser ces facteurs, et de montrer ainsi le rôle primordial des opinions et comportements révélateurs d'attitudes. Il devient donc possible d'établir le portrait type du travailleur susceptible de privilégier la terminologie de langue française et, sans doule, de modifier ses habitudes terminologiques vers une plus grande utilisation du français. Cependant, les liens qu'entretiennent entre elles chacune des variables étudiées sont très complexes, et leur étude mène à un questionnement théorique et méthodologique par rapport aux facteurs qui sous-tendent l'usage des langues el à l'interprétation de la dynamique sociolinguistique qui résulte de leur interrelation, de même que par rapport à la relation qui existe entre le changement linguistique qui s'opère naturellement et le changement planifié qui s'inscrit dans un contexte d'aménagement linguistique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».