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Enregistrement W2921780886 · doi:10.1017/s0959269519000188

Texting the future in Belgium and Québec: Present matters

2019· article· en· W2921780886 sur OpenAlexaffabout
Mireille Tremblay, Hélène Blondeau, Emmanuelle Labeau

Notice bibliographique

RevueJournal of French Language Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCovertVariation (astronomy)LinguisticsPsychologySubject (documents)Point (geometry)Argument (complex analysis)SociologyComputer scienceMathematicsPhilosophyBiologyLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study investigates the variation in the expression of Future Temporal Reference in text messages in Belgian and Québécois French. Three variants are considered: the Futurate Present, the Synthetic Future and the Analytic Future. The results of multivariate analyses show that the use of the Futurate Present does not appear to be subject to dialectal variation: both communities use this variant at similar rates, and the use of the variant is constrained by the same linguistic factors. The two dialects show differences in their choice of the Synthetic vs the Analytic Future. Unlike Québécois French, Belgian French strongly favours the Synthetic Future. The two dialects also differ with respect to the linguistic constraints in effect. Our analysis shows the need to explore the relationship between variants, and to distinguish between Covert T (realized as Present tense) and Overt T (either Synthetic or Analytic Future). Our results point toward the hybrid nature of text messages: while our results show patterns of use in line with oral/conversational corpora as reflected by the dialectal variation observed, text messages are not exempt from the influence of written French, as shown by the use of Synthetic Future forms in affirmative sentences in the Québec corpus.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeQualitatif
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

Citations48
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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