Stylistic and discursive functions of French negative particle<i>ne</i>in an educational context
Notice bibliographique
Résumé
This study examines use/non‐use of negative particle ne by students and teachers in the high schools of four Ontario Francophone communities. The students were recorded in semi‐directed interviews and in the classroom. The teachers recorded themselves in the classroom. In the interviews, ne use is marginal and its non‐use ubiquitous and not influenced by social class, gender or topic formality. Overall, students do not use ne significantly more in the classroom than in the interviews. These findings do not support the hypothesis in some studies that ne use is a hyper‐stylistic variant, which hinged on the prescription of ne use in writing. In the classroom, however, teachers display markedly different levels of ne use/non‐use according to subject taught, speaker age, and addressee/discourse functions performed. Thus, there is some evidence that ne use/non‐use is not entirely devoid of stylistic markedness, at least for teachers in the formal setting of the classroom. Finally, an examination of ne use/non‐use co‐occurring with two phonological variants of post‐verbal negator plus reveals findings that are germane to the debate concerning the possibility of analysing stylistic variation in spoken French as a form of diglossic code‐switching.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».