L'application du modèle de l'Imaginaire linguistique à des corpus écrits : le cas des chroniques de langage dans la presse québécoise
Notice bibliographique
Résumé
Cet article porte sur le modèle de l’Imaginaire linguistique, développé dès les années 1980 par Anne-Marie Houdebine. Il a pour objectif de montrer comment ce modèle, conçu dans le but de mieux comprendre le rôle que jouent les attitudes linguistiques des locuteurs dans l’évaluation de leurs usages et de ceux des autres, peut servir à analyser la façon dont sont construits les discours portant sur la norme en matière de langue. Nous montrerons plus précisément comment nous nous sommes servi du modèle pour analyser un type de discours normatif particulier, les chroniques de langage, c’est-à-dire des séries d’articles consacrés à la langue et publiés dans des journaux. Il s’agira d’illustrer comment le modèle d’Houdebine nous a permis d’établir une grille d’analyse permettant d’inventorier et d’étudier les différents arguments dont les chroniqueurs se servent pour évaluer l’acceptabilité des faits de langue qu’ils commentent. Par ailleurs, nous proposerons une réflexion critique au sujet du modèle à la lumière de notre analyse, notamment dans le but de l’enrichir. Notre analyse porte sur un corpus composé de 31 chroniques de langage publiées dans la presse québécoise entre 1865 et 1996.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».