Langue et identité : la construction identitaire des victimes de guerre
Notice bibliographique
Résumé
Cet article se propose d’analyser la relation entre la langue et la construction de l’identité, en soulignant particulièrement les effets de la guerre sur la performance et la compétence langagières des victimes de la guerre. Nous analysons le discours des rescapés de la guerre du Soudan du Sud qui se sont installés dans la province de l’Alberta, au Canada, en nous basant sur les théories qui traitent du rapport entre la langue et l’identité (Charaudeau 2001; Ferret, 2012) etde la compétence et la performance langagières (Chomsky, 1971). Il s’agit, d’une part, de collecter et d’analyser les énoncés des victimes issues d’une même zone géolinguistique afin de relever les éléments sous-jacents qui soulignent le rapport entre la compétence et la performance dans la communication individuelle et, d’autre part, de montrer comment la langue projette notre identité au monde extérieur. En effet, l’analyse des énoncés de nos répondants révèle que les victimes ayant un contact direct avec la guerre ont une appréhension et un trouble à communiquer quand ils évoquent un sujet lié aux événements de la guerre, tandis que les autres répondants n’en manifestent pas autant. Il résulte de cette analyse que les expériences et l’espace géographique influencent la performance et la compétence langagière et qu’ils participent à la construction de l’identité.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».