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Enregistrement W6990619413

Dynamics of prescriptivism and lexical borrowings in Contemporary French

2020· dissertation· en· W6990619413 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIDEALS (University of Illinois Urbana-Champaign) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics, Language Diversity, and Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNewspaperTerminologyLexical itemLexical analysisGovernment (linguistics)PopulationEntertainmentDynamics (music)Corpus linguistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In France and Québec, language contact with English is often perceived as a source of negative influence on French. Terminological commissions working under the supervision of the Académie française and the Office québécois de la langue française are tasked to replace foreign words and expressions with French terminology that is mandatory in all government publications. However, the general public is merely encouraged to comply with these recommendations: the actual use of these top-down lexical innovations remains to be established. Using examples from newspaper and social media corpora, this study investigates how speakers comply with the use of prescribed French terminology, including emblematic lexical innovations such as courriel and mot-dièse, rather than their English equivalents.\n\nThe research combines quantitative and qualitative methodologies applied on large corpora of formal and informal written texts from France and Québec. The first quantitative component comprises newspaper articles from 2000 to 2017 in order to examine whether purist recommendations are implemented in formal written language. Time is treated with a new dynamic approach: the probability of use of a prescribed term is estimated three years before and three years after official prescription. 54 target terms are selected from the lexical fields of computer science, entertainment industry and telecommunication. The second quantitative component consists of tweets published from January 2010 to December 2016, targeting 4 lexical items recurring with high frequency in the newspaper corpus. Statistical analyses were implemented on variables of gender (male or female users), social media influence score, and urban population size, complemented with mapping the diffusion of lexical innovations in France and Québec. The third, qualitative component explores reactions to prescription in tweets and newspapers, examined with sentiment analysis and close reading.\n\nThe analyses reveal that prescription is primarily effective when it follows already attested usage, as demonstrated in the estimated probability of use in both the newspaper and the social media corpora. Conservative newspapers show higher proportions of recommended terminology, especially as compared to newspapers specializing in technology. Language users express more prescriptive attitudes in Québec than they do in France, which signals the perception of failed top-down intervention on French social media, but a successful one among Québécois users. These results corroborate previous scholarship on regional variation toward prescription, partly due to English being a prestigious foreign language in France as opposed to a native language in Québec where Francophone speakers showcase stronger linguistic purism against it.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,179 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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