La francisation des emprunts à l’anglais d’après l’orthographe rectifiée : son application en français de France et en français québécois
Notice bibliographique
Résumé
D’après l’orthographe rectifiée, les mots étrangers se coulent le plus possible dans l’orthographe française et, lorsque deux orthographes coexistent, on opte pour la plus francisée. Ces éléments de francisation touchant notamment les emprunts à l’anglais, pour les besoins de notre étude, peuvent être classés en quatre catégories (cf. Biedermann-Pasques & Humbley, 1995). Premièrement, il s’agit de l’emploi du graphème français adéquat pour les lexies de type gg/gu (tagger/taguer) et deuxièmement de la francisation de leur suffixe d’origine anglaise sur le modèle français, type tagger/taggueur et le féminin tagueuse, entraînant d’une part l’adaptation graphique du masculin et du féminin et d’autre part le changement de leur prononciation. Troisièmement, on distingue la francisation par alignement sur des modèles graphiques français d’après le rapprochement de la prononciation, type bug/bogue. Finalement, on ajoute un accent quand nécessaire, type top model/top modèle. L’objectif de cet article est de présenter les quatre catégories de francisation des emprunts à l’anglais sur l’exemple de l’usage du français de France et du français québécois tout en s’appuyant sur les données lexicographiques et des outils de la linguistique de corpus.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».