L'anglais canadien du hockey : production et perception
Notice bibliographique
Résumé
Cette thèse examine le parler des joueurs de hockey sur glace anglophones au Canada, et s’interroge sur l’existence d'une variété distincte propre à ces locuteurs qui pourrait être appelée « Anglais canadien du hockey ». J’effectue une analyse acoustique de deux variables phonétiques canadiennes les plus décrites : Canadian Raising (CR) et the Canadian Vowel Shift (CVS), dans les enregistrements du corpus PAC-LVTI Ontario (Canada) Hockey English. J’examine la possibilité que ces variables soient conditionnées par le degré d’engagement des joueurs de hockey dans leur sport. En parallèle, j’explore les représentations que peuvent avoir les Ontariens envers l’anglais canadien et le parler hockey grâce à un questionnaire en ligne. Je teste aussi la capacité des participants à identifier un joueur de hockey d’après un échantillon de parole. Les résultats de production montrent que les variables étudiées sont présentes dans le parler de ces joueurs de hockey. De plus, les joueurs de hockey avec le plus fort taux d’engagement dans leur sport réalisent plus de CR de la voyelle /ai/ (PRICE), mais cela n’est pas le cas pour la voyelle /au/ (MOUTH). Le CVS, en revanche, n’est pas conditionné par le taux d’engagement des joueurs de hockey. Les résultats de perception révèlent que les Ontariens associent des caractéristiques lexicales, orthographiques et phonétiques à l’anglais canadien, et que celui-ci est présenté comme étant distinct des anglais américain et britannique. Les participants reconnaissent que les joueurs de hockey possèdent un parler hockey qu’ils décrivent avec des caractéristiques lexicales, et qu’ils associent à la ruralité et au manque d’éducation. Certains le perçoivent comme une version stéréotypée de l’anglais canadien. Les joueurs de hockey n’ont pas été correctement identifiés par les participants, mais les résultats ont permis de mieux comprendre l’influence de l’étiquette « joueur de hockey » sur l'évaluation de l’enregistrement d’un locuteur Canadien.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».