De la féminisation à l'inclusion
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude vise à faire l’analyse de l’usage des différentes formes d’écriture inclusive en français québécois et hexagonal, répertoriées par l’Office québécois de la langue française, le Haut Conseil à l’Égalité entre les Femmes et les Hommes ainsi que l’Institut National de Recherche Scientifique, sur la plateforme de réseau social Twitter dans la période du 26 octobre 2014 au 26 octobre 2020. L’analyse se penche sur la possible influence de la prise de position de l’Académie française le 26 octobre 2017, contre l’usage de l’écriture inclusive. Dans le cadre de cette étude, un ensemble de noms de métiers (président, conseiller, patron, maire, avocat, docteur, coiffeur et expert) a été analyse à l’aide de l’extraction de gazouillis géolocalisés à Paris et à Montréal. Les résultats nous indiquent que les échantillons parisien et montréalais varient en termes du taux d’usage des formes inclusives; les personnes géolocalisées à Paris auraient plus souvent recours aux formes inclusives de manière statistiquement significative (p<0,001). Malgré cette différence, on observe que dans les contextes où les items lexicaux ont des déclinaisons épicènes, l’usage de cette stratégie sera privilégiée comparativement aux autres formes inclusives. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : sociolinguistique, écriture inclusive, genre grammatical, français, production écrite, écriture en ligne, Twitter, réseaux sociaux.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,001 |
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.
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 ».