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Enregistrement W7004977199

Parler français ou « bien » le parler? La langue et l’accent comme marqueurs de l’identité québécoise et les attitudes envers l’immigration

2024· other· fr· W7004977199 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2024
Typeother
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSubterranean biodiversity and taxonomy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)LimitingWork (physics)Nucleofection
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quelle place occupe la langue dans l’identité nationale québécoise? Depuis des siècles, la province francophone martèle l’importance de sa culture distincte au reste du Canada et la langue en est sa manifestation la plus saillante, voire la plus fondamentale. Pour cette raison, les politiques publiques qui visent à défendre la langue sont bien établies dans le paysage politique québécois. Ceci dit, on en sait très peu sur l’importance qu’accordent les membres du groupe majoritaire à cette caractéristique. Et force est d’admettre qu’on en sait encore moins au sujet de l’accent québécois, bien qu’il soit un marqueur d’altérité depuis que le Québec accueille un nombre grandissant d’immigrants à la suite de la Révolution tranquille. Ce mémoire démontre que l’accent québécois est une composante importante de la construction de l’identité nationale, mais que la langue française est bien plus importante dans cette construction. De plus, nous révélons que les ramifications de la langue et de l’accent sur les attitudes envers l’immigration sont différentes. Alors que celles de l’accent québécois sont exclusives, celles de la langue française sont parfois exclusives et d’autres fois inclusives, ce qui atteste de l’ambiguïté entourant le rôle de la langue dans la construction de l’identité nationale. La recherche repose sur un sondage réalisé au Québec en ligne en 2022 auprès de 2 401 personnes du groupe majoritaire (nés au Canada, non-membre d’une minorité visible ni autochtone, dont la langue maternelle est le français).

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,007
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,189 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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