French and English Phonologies in Contact: The Case of Montreal English
Notice bibliographique
Résumé
Montréal concentre actuellement plus d’un tiers de la population des anglophones du Québec. Cette communauté linguistique relativement importante montre des signes d’augmentation du bilinguisme français-anglais, en raison de ses contacts avec la majorité francophone, en particulier à partir des années 1970. Ces contacts ont commencé dès la fin du XVIIIe siècle. Par conséquent, on peut se demander si le français exerce une influence sur les variétés de l’anglais canadien qui sont en contact avec lui, tant d’un point de vue lexical que phonologique. Le présent article se concentre sur l’hypothèse selon laquelle la variété de l’anglais parlée par les anglophones de Montréal est davantage influencée par le français que les autres variétés d’anglais du Canada. L’étude de ces deux communautés linguistiques dans une perspective historique nous éclaire sur la situation actuelle entre le français et l’anglais à Montréal. Dans cette étude, nous nous appuyons sur un corpus oral, PAC[Montréal] (2016-2017), qui s’inscrit dans le cadre méthodologique du programme PAC (Phonologie de l’Anglais Contemporain : usage, variétés, structure). Les données orales ainsi que les métadonnées sociolinguistiques recueillies dans les enquêtes permettent de décrire plus précisément la communauté linguistique étudiée, tout en analysant ses spécificités phonético-phonologiques. Une classification des degrés de bilinguisme a été créée pour les quatorze informateurs de PAC[Montréal] à partir des informations sociolinguistiques. Ces degrés sont mis en relation avec les performances des informateurs dans les tâches de lecture et conversation, afin de mesurer le rôle du français dans l’anglais de Montréal. Quatre traits caractéristiques du français québécois sont étudiés en tant que marqueurs de francisation : l’assibilation, les réalisations du r et du /y/ et les voyelles nasales. L’analyse de ces marqueurs dans les trois groupes tend à confirmer que le taux de francisation est significativement plus élevé chez les bilingues, suggérant une possible évolution vers une langue mixte. Par ailleurs, les résultats phonologiques et acoustiques suggèrent que l’interférence opère de façon similaire chez les bilingues dominants et équilibrés, ce qui remet en question la traditionnelle distinction entre ces deux catégories.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 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 ».