La Diphtongaison dans le Français de Waterville, Maine: Une Étude Sociolinguistique des Voyelles Orales
Notice bibliographique
Résumé
Le but de la présente étude et de contribuer à l'étude du français franco-américain, et en particulier, de considérer l'influence de certaines variables sociales sur la diphtongaison des voyelles orales. Nous faisons un résumé de l'histoire de l'immigration des Canadiens français à la Nouvelle-Angleterre et à Waterville, et nous faisons aussi un résumé de la littérature sur le français franco-américain, ainsi que sur le phénomène de la diphtongaison en français québécois. Cette étude utilise des données provenant du projet « Etude sociolinguistique du français franco-américain », fondé par le professeur Jane Smith et subventionné par la National Science Foundation, bourses No BCS-004039 et BCS-0003942. Nous avons basé la présente recherche sur 20 interviews faites entre 2002 et 2004 à Waterville, par le professeur Jane Smith. Nous nous sommes servis du programme VARBRUL pour l'analyse de nos données. Les résultats de l'analyse montrent que globalement, le taux de diphtongaison des voyelles orales diminue à mesure que l'éducation augmente. Les femmes diphtonguent plus que les hommes, et les locuteurs les plus âgés diphtonguent plus que les jeunes locuteurs. Nous avons également trouvé que les locuteurs nés au Nouveau-Brunswick ont le taux de diphtongaison le plus bas, ceux qui sont nés dans le Maine ont un taux de diphtongaison légèrement plus élevé, et ceux qui sont nés au Québec ont le taux de diphtongaison le plus élevé.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».