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Enregistrement W4392273757

Discourse, linguistic ideologies and French teaching at the University of Moncton

2016· preprint· fr· W4392273757 sur OpenAlexaboutno aff
Samuel Vernet

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsIdeologySociologyLiteraturePhilosophyArtPolitical sciencePolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objectif de cette thèse est d’étudier les discours et les idéologies linguistiques présentes dans l’enseignement du français à l’Université de Moncton, en Acadie du Nouveau-Brunswick (Canada), région francophone minoritaire. A travers les concepts clés que sont les « idéologies », le « discours », les « normes linguistiques », l’objectif est de comprendre quels sont les discours et les idéologies qui circulent dans l’enseignement du français. Quels discours sont légitimes, dominants ? Comment et pourquoi certains deviennent hégémoniques ? Quels enjeux de pouvoir, quels intérêts, des acteurs sociaux (professeurs, étudiants, personnels) révèlent-ils ? Et de quelles idéologies sont-ils les actualisations ? Comment et pourquoi ces idéologies sont investies par ces acteurs, qui en a le bénéfice ? De manière générale, il s’agit d’interroger le rôle de l’enseignement du français dans la construction idéologique : c’est-à-dire quelles idéologies l’enseignement contribue-t-il à construire / diffuser / reproduire ? Il s’agit aussi d’interroger le rapport à la langue des personnes, en regard des changements certes linguistiques, mais aussi économiques, sociaux, politiques.Ces questions ont été investiguées au moyen d’une enquête ethnographique d’un an dans les locaux de l’Université de Moncton. Différentes méthodes de recueil de données ont été mises en place : observation participante (notamment des cours de français obligatoires, qui ont été suivis durant un semestre), entretiens avec les étudiants et les professeurs, collecte de documents et de rapports internes (pour saisir les aspects institutionnels). L’ensemble des données forment un corpus de discours analysé au moyen de l’analyse critique de discours et de l’analyse argumentative de discours. Il s’agit donc d’une démarche interprétative, la mieux à même selon moi, de proposer une vision fine de dynamiques sociolinguistiques complexes.Les analyses révèlent une volonté d’enseigner un français dit standard, forme idéalisée, supposée stable et plus ou moins universelle, ce qui lui confèrerait une importance et une utilité plus grande dans l’espace public. Or, dans le même temps, la conscience aigüe des enjeux identitaires derrière les questions linguistiques impose aux professeurs de traiter la question des vernaculaires, et notamment du chiac. Quelle place leur faire ? Comment les gérer en classe ? En d’autres termes, la présence à la fois d’une idéologie du standard très implantée et de discours liés à la diversité linguistique et à la protection des identités, crée une série de tensions et de négociations qui sont analysées dans cette thèse.Suivant l’orientation que je donne à l’étude des idéologies, ces tensions sont analysées en termes de rapports de pouvoir institutionnalisés et de processus de domination, et vues comme potentiellement créatrices de discriminations et d’inégalités. Ces dynamiques sont observées dans leur rapport avec une situation de minorisation, c’est-à-dire en ce que la minorité (au sens démographique du terme) peut être le résultat de rapports de forces, mais aussi dans sa capacité à en générer d’autres ou à en dissimuler.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil0,679

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0200,010
Communication savante0,0090,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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