La construction discursive de la justice et des injustices spatiolinguistique.s dans le capitalisme contemporain : l’exemple de l’action et de l’organisation communautaires à Verdun – Montréal
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche se propose de problématiser et d’interroger empiriquement la justice spatiolinguistique en sociolinguistique urbaine. Cette dernière notion, inspirée de celle de justice spatiale en géographie et en études urbaines, permet effectivement au chercheur de devoir interroger, au-delà des « inégalités », « discriminations », de l’« exploitation » ou de la « ségrégation » observées « sur le terrain », le travail de théorisation politique sous-jacent à partir duquel il les identifie comme telles. La justice spatiolinguistique constitue également une façon d’aborder la pluralité des conceptions de la justice des partenaires de la recherche autant que la façon dont s’instituent discursivement les injustices spatiolinguistiques et dont peut aussi s’instituer, par les pratiques langagières, des réalités spatiolinguistiques plus justes. Empiriquement, la justice spatiolinguistique est interrogée ici dans le contexte de l’action et de l’organisation communautaires dans l’arrondissement Verdun de Montréal au Québec. Dans une perspective à dominante marxienne, en problématisant centralement la question des institutions, des sujets et de l’idéologie, il s’agit alors d’étudier la façon dont l’espace urbain du capitalisme avancé et la gouvernementalité néolibérale contemporaine affectent le travail des acteurs de l’organisation communautaire. Dans la perspective croisée de la sociolinguistique urbaine prioritaire, de la linguistique sociale et des sociolinguistique critique et politique, ces phénomènes de justice et d’injustices spatiolinguistiques sont observées à travers l’étude des mises en mots des transformations spatiales, à travers les territorialisations sociales et sociolinguistiques des interlocuteurs de la recherche, notamment via la méthode de l’Analyse du Discours à Entrée Lexicale (ADEL) ainsi qu’à travers l’étude catégorielle de leurs « actes de discours » contre-interpellants, « scénographies », « discours rapportés » et autres pratiques langagières critiques.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,034 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».