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Enregistrement W6986746705

Réactivité aux sacres du français québécois chez les bilingues tardifs espagnol-français

2024· other· fr· W6986746705 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2024
Typeother
Languefr
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociolinguisticsNative-language instructionArabic
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La réactivité émotionnelle des bilingues tardifs auprès des jurons et des mots négatifs de leur langue seconde (L2) a fait l’objet de plusieurs études en psycholinguistique. Parmi ces recherches, plusieurs ont mesuré le traitement émotionnel entre les langues des bilingues ou en comparaison aux locuteurs natifs de leur L2 (p. ex., Eilola et Havelka, 2010; Fan, Xu, Wang, Wu, Yang et Lu, 2018). Les résultats de ces recherches ont généralement montré que l’emploi fréquent de la L2 ainsi que la compétence langagière avancée en L2 avaient un effet sur le traitement cognitif des jurons en L2, de sorte que les réactions soient similaires à celles des locuteurs natifs, voire entre les langues des bilingues tardifs. Toutefois, la composition des groupes de participants de ces études illustre souvent un profil idéalisé du bilingue (Grosjean, 1997, 2015). De plus, peu de ces recherches ont évalué le traitement émotionnel des jurons (p. ex., Eilola et Havelka, 2010; Eilola, Havelka et Sharma, 2007) et peu ont établi des comparaisons avec les locuteurs natifs de la L2 correspondante (p. ex., Lizarazo Pereira, Roberts et Tamayo, 2023; Winskel, 2013). Ainsi, dans ce mémoire, j’ai observé le traitement émotionnel des sacres du français québécois entre un groupe de 27 bilingues tardifs espagnol-français et un groupe de 24 francophones locuteurs natifs du français québécois. Pour ce faire, j’ai mené une étude expérimentale au cours de laquelle ces participants ont effectué une tâche de Stroop émotionnelle. La liste de mots utilisés a été conçue en suivant la confection d’une méthode de base de données affectives (p. ex., Eilola et Havelka, 2007; Janschewitz, 2008). Celle-ci comprenait différents mots du français québécois, comme des mots négatifs, des mots positifs, des mots neutres et plus particulièrement des sacres. La compétence langagière en L2 a été mesurée à l’aide d’un test lacunaire de type c pour le français L2 (Renaud, 2010). Un questionnaire sur l’usage de la L2 que j’ai adapté d’Eilola et ses collaborateurs (2007) et de Li, Zhang, Yu et Zhao (2020) a permis de mesurer l’emploi et l’exposition à la L2 des bilingues tardifs espagnol-français. Diverses analyses statistiques inférentielles ont été effectuées sur les données collectées. Les résultats mettent de l’avant une différence significative entre les locuteurs non-natifs et les locuteurs natifs du français québécois en matière de réactivité aux sacres. Cette réactivité, au sein du groupe de bilingues tardifs espagnol-français, est également reliée à leur degré d’exposition au français québécois. De plus, des analyses complémentaires ont mis en évidence que les réactions aux mots négatifs étaient influencées par la compétence langagière en français L2. À ma connaissance, mon étude est la première à étudier les sacres du français québécois avec des outils expérimentaux, de même qu’à comparer leurs effets chez des locuteurs non-natifs du français québécois. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : bilinguisme, émotions en langue seconde, effet Stroop émotionnel, mots chargés émotionnellement, sacres du français québécois

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2024
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