Variation sociophonétique dialectale et stylistique : quelle est la langue cible en français langue seconde à Montréal ?1
Notice bibliographique
Résumé
La variété de français parlée dans l’Hexagone a été par le passé considérée comme un modèle de « bon français », tandis que la variété québécoise s’est trouvée dépeinte de façon moins prestigieuse. En enseignement des langues secondes, ces opinions ont un impact sur les choix et les perceptions des apprenants envers de la langue cible. Plusieurs chercheurs ont étudié ces perceptions dans une comparaison France–Québec. Cette étude propose de vérifier si la variation stylistique propre à chaque variété dialectale affecte les réactions envers le français de France et celui du Québec de la même manière que les variétés le font, pour des apprenants de français langue seconde à Montréal. Selon la technique du locuteur masqué, les participants ont écouté et réagi à des locutrices natives du français parisien et du français québécois produisant exactement le même contenu linguistique dans deux situations différentes, formelle et informelle. Les résultats montrent que la variation stylistique a eu une importance considérable dans les perceptions et les choix des participants. Parallèlement, les données révèlent un amalgame réalisé entre, d'une part, langue formelle et français européen et, d’autre part, langue informelle et français québécois.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».