The Phraseology of Legal French and Legal Popularisation in France and Canada: A Corpus-Assisted Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The popularisation of legal knowledge is a critical issue for equal access to law and justice. Legal discourse has been justly criticised for its obscure terminology and convoluted phrasing, which notably led to the Plain Language Movement in English-speaking countries. In Canada, the concept of Plain Language has been applied to French since the 1980s due to the official policy of bilingualism, while the concept has only been recently discussed in France. In this paper, we examine the impact of Plain Language rewriting on legal phraseology in French popularisation contexts. The first aim of our study is to see if plain texts published in France contain more traces of legal phraseology than French Canadian texts. Our second objective is to determine if a ‘phraseology of plain language’ can be identified across genres and languages. To do this, we compare two corpora of expert-to-expert legal texts written in French—made up, respectively, of legislative texts published in France and judicial texts published by the Supreme Court of Canada—with two corpora of texts that are claimed to have been written in Plain French Language for a non-expert readership—texts that guide laypersons through legal and administrative processes in France and summaries of decisions by the Supreme Court of Canada. Using n-grams, we extract and discuss the patterns that emerge from the corpora. In particular, our analyses rely on the concept of ‘lexico–grammatical patterns’, defined as the minimal unit of meaningful text made up of recurrent sequences of lexical and grammatical items. We then identify a sample of recurring lexico–grammatical patterns and their discursive functions.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».