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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,004 | 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 ».