Les interrogatives totales en français québécois dans l’écrit SMS : à la croisée de l’oral et de l’écrit
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Le français est connu pour avoir quatre variantes pour l’interrogative totale. Le français en usage au Québec en comporte une cinquième, très bien implantée à l’oral, mais rejetée à l’écrit par la norme : le - tu interrogatif. Cet article a pour objectif de quantifier la présence de cette variante dans l’écrit SMS, un écrit en principe moins assujetti à la norme et considéré comme plus proche de l’oral par son côté spontané. L’étude a été réalisée à partir d’un corpus de 641 interrogatives totales relevées dans les SMS du projet texto4science . Une comparaison de leur distribution avec les données de l’oral est ensuite faite. Elle permet de constater que le - tu interrogatif, 2e variante la plus utilisée à l’oral en français québécois, n’est plus que la 3e variante quand il s’agit de l’écrit SMS. Deux paramètres morphosyntaxiques (choix du sujet et du verbe) sont explorés pour expliquer cette différence dans le classement. Des hypothèses extralinguistiques sont finalement formulées : la longueur autorisée des messages, la visée communicative du SMS et le poids de la norme prescriptive de l’écrit.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 découle