Une comparaison entre les anglicismes lexicaux communs à la France et au Canada
Notice bibliographique
Résumé
Les langues sont vivantes, elles bougent plus ou moins d’une communauté à une autre, d’une région à une autre, même d’un pays à un autre. Ce phénomène est assez courant et apparaît fréquemment dans des discours quotidiens ; parfois, nous n’en sommes pas conscients. La langue anglaise a pris une position dominante au monde ; cela provoque l’influence de celle-ci sur les autres. D’une part, en français de l’Hexagone, nous entendons les mots d’origine anglaise avec une prononciation francisée, dans certains endroits et certains domaines. D’autre part, le français québécois présente également un intérêt linguistique, puisque ce français national est parlé au Canada, plus précisément au Québec, où nous supposons qu’il y a plus de contacts avec l’anglais. Dans ce mémoire, nous allons comparer les anglicismes lexicaux communs à la France et au Canada du point de vue de leur prononciation, de leur sens et de leur genre ; en outre, notre travail est basé sur l’analyse de ces données dans huit grands dictionnaires français et québécois et une comparaison entre les dictionnaires et les données récoltées dans 20 corpus oraux réunissant des Français et des 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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».