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Enregistrement W2784662892 · doi:10.4000/corpus.2925

Le Corpus FRAN : réseaux et maillages en Amérique française

2016· article· fr· W2784662892 sur OpenAlexaff
France Martineau, Marie-Claude Séguin

Notice bibliographique

RevueCorpus · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic and Sociocultural Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article présente le Corpus FRAN, premier corpus panfrancophone en ligne sur les variétés de français nord-américaines, élaboré dans le cadre du projet international Le français à la mesure d’un continent (dir. F. Martineau). Il présente d’abord les grandes questions théoriques qui sous-tendent le projet et l’élaboration du Corpus FRAN, puis discute de l’architecture du Corpus FRAN ainsi que de l’interface élaborée pour son interrogation et du protocole de transcription. La configuration du Corpus FRAN, couvrant plusieurs siècles et plusieurs communautés, permet des recherches croisées qui sont susceptibles de mettre en évidence les convergences et divergences entre ces communautés et d’examiner le parcours particulier des locuteurs et scripteurs. Nous illustrons les perspectives qu’ouvre le Corpus FRAN sur la variation et le changement linguistiques par l’étude de deux traits typiques du français nord-américain : la variante m’as (et les variantes associées je vas et je vais) et les variantes de la conséquence ça fait que et so (et les variantes associées alors et donc).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,472
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,002

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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