Les marqueurs discursifs d’origine verbale et le cas de coudon en français québécois. Une histoire à reconstituer
Notice bibliographique
Résumé
Il a souvent été dit que la catégorie des marqueurs discursifs (MD) — comme tiens, ma parole, ça alors et OK — était hétérogène. Cette hétérogénéité a été imputée aux origines diverses des marqueurs en cause — à chercher non seulement dans les classes majeures de mots mais aussi dans les classes fonctionnelles — et au fait qu’ils n’avaient pas atteint, en synchronie, le même degré de grammaticalisation (au sens large). La présente étude insiste plutôt sur le caractère régulier du processus menant à la formation des MD (le processus de pragmaticalisation) et porte une attention particulière au marqueur coudon utilisé de manière spontanée en français québécois. L’examen de l’usage fait de écoute donc dans des textes anciens (textes français des 17e, 18e et 19e siècles et textes québécois du 19e siècle) allié aux principes formulés dans la perspective des recherches sur la grammaticalisation permet notamment d’expliquer la parenté fonctionnelle que l’on peut observer en français québécois actuel entre coudon et dis donc dans plusieurs emplois.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».