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Record W1499632930

Quelques propriétés morpho-syntaxiques du français québécois

2009· article· fr· W1499632930 on OpenAlexaboutno aff
Suh Duck-Yull

Bibliographic record

VenueEtudes de la Culture Francaise et de Arts en France · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicLinguistics and Discourse Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

400여 년 전 캐나다 퀘벡에서 뿌리를 내리기 시작한 프랑스어는 오늘날 퀘벡 사람들의 정체성을 상징하는 언어로서 그 지위를 확고히 다지며 나름대로 고유한 자율성을 가지고 오랜 시간에 걸쳐 진화해 왔다. 18세기까지만 하더라도 퀘벡에서 사용되었던 프랑스어는 원래 프랑스 파리에서 사용되던 프랑스어와 형태론적으로, 통사론적으로, 그리고 음성학적으로 매우 유사했었다. 이러한 것은 퀘벡 프랑스어가 퀘벡에 정착된 이후 다른 언어로부터 영향을 심하게 받지 않았으며, 오히려 초기 프랑스어의 옛 요소들을 잘 간직해 왔다는 것을 알 수 있다. 그러나 오늘날 퀘벡 프랑스어는 형태론적으로, 통사론적으로, 그리고 음성학적으로 프랑스 본토 프랑스어와는 매우 다른 양상을 드러내 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 두 가지 측면, 즉 형태론적, 통사론적 양상들을 중심으로 퀘벡 프랑스어의 몇 가지 특성을 분석하여 그 진화과정의 결과를 파악하고 몇 가지 새로운 통사론적 규칙들과 형태론적 체계의 새로운 조직 원리들을 찾아 보고자 하였다. 우전 인칭 대명사에 있어서 그 형태론적 체계는 프랑스에서 사용되고 있는 형태와 다른 몇 가지 특별한 형태를 사용하고 있음을 볼 수 있었고, 통사론적 규칙은 프랑스어에서 통상 사용되고 있는 Je le lui dirai 대신에 J;y dirai가 Donne-le-lui 대신에 Donnes-y로 사용되고 있는 것을 보았다. 이 두 문장에서 공통적으로 직접목적보어 le가 소멸됨으로써 인칭대명사의 배열 순서상 예외적인 규칙에서 벗어날 수 있는 효과를 가져오게 된다. 또한 긍정 명령문에서도 간접목적보어가 직접목적보어 앞에 위치함으로써 프랑스어의 인칭대명사 배열 규칙과는 다른 통사적 규칙성을 유지하고 있는 것을 주목하였다. 또한 부정 명령문에서도 인칭대명사는 항상 동사 뒤에 놓이는 통사적 특이성을 보인다. 퀘벡 프랑스어에서 이러한 것은 자율성이 없는 어떤 대명사에 의해 문장이 시작되는 것을 허용하지 않는다는 규칙에서 연유된 것이기 때문이다. 이어서 관계대명사와 의문대명사의 사용에 있어서도 프랑스어와는 다른 통사론적 규칙의 차이를 몇 가지 예문들을 통해 적절히 확인해 볼 수 있었다. 양적인 표현에 관해서는 bien(ben), gros, tout 등이 프랑스어와는 약간 달리 사용되고 있는 경우와 특별한 용례에 해당하는 경우를 적합한 예문들을 통해 그 통사론적인 특성과 형태론적인 특성을 집중 조명해 보았다. 요컨대, 퀘벡 프랑스어에서는 간혹 표준 프랑스어에서 허용되지 않는 용례들이 자연스럽게 사용되고 있으며 이러한 프랑스어 사용법의 차이와 변화가 오늘날 퀘벡 프랑스어의 자율성을 더욱 굳건히 할 수 있었던 것으로 판단된다. 이어서 퀘벡 프랑스어의 동사 체계에 관한 몇 가지 특징적인 차이들을 발견할 수 있었다. 몇몇 동사에 관한 형태론적인 고찰을 시작으로 동사 체계의 기능과 형태의 용법들을 다양한 예문들을 통해 드러내 보였다. 퀘벡 프랑스어에 대한 본고의 형태론적, 통사론적 묘사를 통해 정확한 가치를 띠는 규칙의 존재를 이제 강조할 수 있을 것이다. 가령 personne 와 rien은 부정적 요소라기보다는 부정대명사로 간주되는데, 이러한 것은 프랑스어에서 jamais에 있어서도 마찬가지이다. 결국 이러한 언어학적 현상들을 주의 깊게 관찰하여 분석해 볼 때 막연하고 무질서한 생각이 어렴풋이 사라지리라. 어쨌든 오늘날 프랑스에서 사용되고 있는 프랑스어에서 보다 퀘벡 프랑스어에서 더 많은 혼란이 일어나고 있다고 얘기할 수는 없을 것이다.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.038
Threshold uncertainty score0.277

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0060.004
Scholarly communication0.0060.003
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.282
Teacher spread0.273 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

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Published2009
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