Notice bibliographique
Résumé
Montréal, Abidjan, Bruxelles… l’idée de francophonie évoque, dans le sens commun, un vaste espace où des dizaines, voire des centaines de millions de personnes, « parlent » le français. Or, un voyageur qui saute d’une de ces métropoles à l’autre ne peut que constater combien la langue, et l’utilisation que l’on en fait, changent d’un lieu à un autre. En effet, la situation du français dans le monde est extrêmement variable selon les contextes – sociaux, linguistiques, nationaux. C’est dire si la notion de francophone est fl oue, ou tout au moins susceptible d’être utilisée dans et pour des réalités très diverses. Mais alors, comment rendre compte de la multiplicité des contextes ? C’est à cette question que cet ouvrage entend s’attaquer, en interrogeant dans un premier temps le paysage francophone des sciences du langage pour identifi er les concepts, c’est-à-dire les mots, qui permettent de décrire au plus près les pratiques langagières – et les représentations qui y sont attachées – aux quatre coins de la francophonie. Car une fois mené ce travail défi nitoire, il devient possible d’imaginer un itinéraire, dûment cartographié, pour aller observer d’un continent à l’autre la dynamique du français et des langues avec lesquelles il est en contact, en visitant un certain nombre de régions emblématiques de la variété et de la variabilité des paysages sociolinguistiques dans le monde francophone (de la Belgique au Liban en passant par l’Amérique du Nord ou encore l’Afrique subsaharienne). Découvrez la présentation de l'ouvrage par l'auteur sur le site de la revue "Matices en Lenguas Extranjeras": https://www.youtube.com/watch?v=QQ4pSEItWvc
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,207 | 0,052 |
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 ».