MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3160888699 · doi:10.18192/cjms-rcem.v17i1.5880

Langue et identité chez les joueurs franco-ontariens

2021· article· fr· W3160888699 sur OpenAlexaffvenue
Geoffroy Legault-Thivierge, Philippe Ross

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Media Studies · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Language Learning Methods
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plusieurs recherches au fil des ans se sont penchées sur la consommation médiatique des Franco-Ontariens et les enjeux qui y sont reliés, notamment celui de la préservation de la langue française et de l’identité francophone dans un contexte minoritaire. La situation mérite une attention renouvelée aujourd’hui, vu la place qu’occupent le jeu vidéo et les pratiques de communication qui l’accompagnent dans le paysage médiatique. Notre objectif dans cet article est double : dresser un portrait actuel des usages et pratiques des jeunes Franco-Ontariens autour du jeu vidéo, et en explorer l’incidence sur les dynamiques linguistiques et identitaires. Notre recherche s’inspire de la sociologie des usages et mobilise deux méthodes : un sondage sous forme de questionnaire en ligne auquel ont répondu 33 joueurs franco-ontariens âgés de 18 à 22 ans; et des entretiens semi-dirigés réalisés auprès de six de ces derniers. L’analyse révèle que les joueurs franco-ontariens continuent de favoriser l’anglais dans leur consommation médiatique et que cette tendance vaut aussi pour le jeu vidéo, notamment en ce qui a trait aux aspects matériels, à la communication en situation de jeu, ainsi qu’à la consommation et à la production de contenus connexes. Les joueurs franco-ontariens attribuent par ailleurs au jeu vidéo une amélioration de leurs compétences en anglais et ils s’identifient davantage au terme « bilingue » que « francophone ».

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Media StudiesMême sujetFrench Language Learning MethodsTravaux en français237 207