Notice bibliographique
Résumé
Dans cet article, nous nous intéressons à l’évolution sémantique des emprunts au français en anglais canadien à partir du XVIIe siècle. Notre base de données lexicales de canadianismes d’origine française, extraite de dictionnaires historiques ainsi que de travaux sur les gallicismes contemporains du Québec, a été vérifiée dans d’autres sources, tels un dictionnaire canadien récent et un corpus de l’anglais canadien. Notre méthodologie permet d’observer les emprunts au français et leurs évolutions d’un point de vue sémantique. Les traitements plus traditionnels des emprunts, en termes d’extension sémantique nulle, de restriction ou d’expansion du sens (Filipovic 1968), montrent rapidement leurs limites et échouent à offrir un traitement plus global du changement sémantique pour l’ensemble du lexique, dans la mesure où le lexique natif et les emprunts semblent suivre des trajectoires similaires en ce qui concerne leurs évolutions sémantiques respectives. Les mécanismes de spécification et d’élargissement du sens en contexte, opérant en pragmatique lexicale pour le lexique natif sont les mêmes pour ce qui concerne les emprunts, une fois que ces derniers ont été intégrés dans la langue réceptrice. Tout en accordant plus d’importance au contexte et en permettant un traitement lexical plus unifié, cette approche soulève quelques interrogations concernant le postulat de départ d’un concept encodé dans un mot. Par conséquent, nous proposons d’adopter une autre perspective, une approche basée sur l’usage, qui insiste sur le rôle central joué par le contexte et l’usage dans l’appréhension du changement sémantique, en particulier dans une perspective diachronique. Notre méthodologie est compatible avec ce type d’approche. En postulant l’existence d’exemplaires stockés dans le lexique mental accompagnés de toutes leurs propriétés, dont leurs sens ainsi que les inférences en contexte, nous supposons que le sens n’est pas nécessairement encodé linguistiquement, et donc fixe, mais qu’il peut être stocké et devenir conventionnel par l’usage. Cette approche permet également d’expliquer certains cas de métonymie ou de métaphore que nous avons rencontrés et qui peuvent parfois poser problème dans d’autres cadres théoriques.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».