Élaboration et légitimation de l’identité francophone dans le manifeste littéraire. J’parle mal, pis j’aime ça de Joëlle Préfontaine
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude est consacrée à une analyse du manifeste J’parle mal pis j’aime ça de l’écrivaine et artiste franco-albertaine Joëlle Préfontaine. À partir d’un cadre théorique inspiré de l’analyse du discours littéraire et de l’argumentation rhétorique, je formule l’hypothèse que Joëlle Préfontaine, dans son manifeste, construit un « contrediscours idéologique » dans le but de revitaliser la variété de français rural (Farmer French), issue des parlers des pionniers dans l’Ouest canadien, et de légitimer la communauté linguistique qui la parle encore aujourd’hui. Dans un premier temps, j’observe que Préfontaine exploite les routines d’écriture du manifeste littéraire, qui se caractérise – dans J’parle mal pis j’aime ça – par un degré élevé de performabilité. Je m’attarde ensuite sur les stratégies argumentatives auxquelles l’auteure fait appel pour élaborer un ethos d’artiste engagée. Les résultats de la recherche montrent que le discours épidictique de Préfontaine vise à modifier les représentations collectives autour du vernaculaire, en insistant sur la valorisation de ses particularités linguistiques plutôt que sur l’insécurité linguistique de ses locuteurs. La manière de l’artiste de se forger une identité francophone témoigne aussi de son effort de remettre en question les stéréotypes qui circulent sur l’attitude des Franco-Albertains à l’égard de leur variété, ainsi que de la nécessité de resémantiser la topique de l’hybridation linguistique
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,020 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».