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Enregistrement W3113076230 · doi:10.4000/mots.22294

Normes et usages de la langue en politique

2016· paratext· fr· W3113076230 sur OpenAlexaboutno aff
Valérie Bonnet, Henri Boyer

Notice bibliographique

RevueMots · 2016
Typeparatext
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic and Sociocultural Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesFrenchPhilosophyPolitical scienceEthnologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce dossier rassemble des textes qui se proposent d’analyser les fonctionnements de la variation linguistique du français en discours politiques et médiatiques dans son rapport aux normes et aux évaluations qu’elles autorisent. Il accueille des études concernant aussi bien la variation phonétique (l’« accent ») que les variations de nature grammaticale (utilisation de certains formes verbales) et lexicale (régionalismes, emprunts). La mise en évidence de telle ou telle variation, en regard de la norme (usuelle, légitime…) et surtout de ses effets (distinction, discrimination/stigmatisation…) permet de prendre toute la mesure du poids des représentations sociolinguistiques des Français et des Québécois concernant, ici, l’exercice de la langue française sur ce marché linguistique particulier qu’est la communication politico-médiatique. This issue deals with the connections between linguistic variation in political and media discourses and the judgement this variation from the standard french may imply. It is composed by studies in phonetic variation (the « accent ») and grammatical (use of specific verbal forms) and lexical changes (regionalisms, moan words). The specific variation from standard french and the different kinds of social consequences (distinction, discrimination / stigma...) of this variation shows the importance of sociolinguistic representations that French people and Quebecers have on their tongue on this specific linguistic market that is the political and media communication.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,535
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,005

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,337 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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