Bibliographic record
Abstract
퀘벡 프랑스어는 1961년부터 퀘벡 프랑스어청 창립 50주년을 맞이하는 올해 2011년에 이르기까지 급격한 변화를 거쳐 왔다. 대대적인 도시화와 빠르게 이루어진 현대화 그리고 언어 관련 법 채택 풍은 끊임없이 막대한 변화를 일으켰던 정치적， 경제적， 사회적 요인들이 되었다. 퀘벡에서 프랑스어를 보호하고 언어로서의 지위 향상을 도모하는 역할을 담당하고 있는 퀘벡 프랑스어청은 그동안 여러 가지 프랑스어 관련 법들을 제정함으로써 퀘벡 프랑스어의 변화에 매우 중요하면서도 토대와 같은 역할을 수행해 왔으며， 특히 독자적인 퀘벡 프랑스어 규범을 만드는 데 커다란 기여를 해왔다. 예를 들어 프랑스어 사용 관련 용어들과 언어학 관련 저작물들의 체계적인 보급을 통해 퀘벡 프랑스어청은 여러 기업과 기관들을 프랑스어화 하는 데 공헌하였고 새로운 실체를 프랑스어로 명명해야 할 때 적절한 프랑스 용어 사용을 성공적으로 정착시켜 나가고 있으며， 이러한 프랑스어화를 통해 새롭게 태어난 신조어들을 일상적으로 무난히 사용해 나갈 수 있는 언어 환경을 적절히 잘 조성해 나가고 있다. 한편 용어 위원회가 일정 용어에 대한 시용을 권고하거나 표준화 하겠다는 통보가 있으면 퀘벡 프랑스어청은 해당 신조어를 권유하고 기존에 시용되었던 차용어들을 프랑스어에 대등한 용어로 대체할 수 있도록 함으로써 퀘벡어법을 승인하고 그동안 잘못 사용되었던 용어들을 점진적으로 수정해 나가고 있다. 뿐만 아니라 여성의 직함이나 지위 관련 명사들의 여성화， 외국 언어 형태 차용， 퀘벡 어법과 관련하여 퀘벡 프랑스어청은 정책적인 언술 차원에서 올바른 언어 사용 규범 방향을 선도해 나가고 있다. 퀘벡 프랑스어청이 조직하고 있는 여러 가지 활동들을 중심으로 본 논문에서 살펴본 개괄적인 검토를 통해 퀘벡 프랑스어청이 퀘벡 프랑스어 규범을 만드는 데 얼마나 근본적으로 기여하고 있는지 확인할 수 있었으며 사회적 합의에 기초를 둔 다각적인 활동을 통해 본 기관은 퀘벡에서의 프랑스어 시용 방향을 진정성 있게 조율해 나가고 있는 것으로 파악된다. 이러한 활동과 더불어 퀘벡 프랑스어청은 퀘벡 언어 규범을 만드는 데 그 어떤 기관보다 더 적극적으로 개입하고 있으며 이렇게 생성된 언어 규범은 급속히 변모해 가고 있는 사회를 잘 반영하고 있는 것으로 보인다. 오늘날의 퀘벡 프랑스어를 조용한 혁명 초기의 프랑스어와 비교해 보면 상당히 많은 변화를 감지할 수 있다. 그러나 이러한 언어적 진화와 발전은 커뮤니케이션 상에서 개인적인 언어 사용에 불가피한 영향을 끼친다는 사실을 잘 인지하고 있었기 때문에 퀘벡 프랑스어청은 일반 대중이 사용하는 언어 층위에서 그 어떤 강제성을 띠지 않도록 하고， 되도록 부드럽고 자연스런 변화로 이어질 수 있는 언어의 공적인 사용으로 유도하는 데 우선적인 목표를 두고 있는 것으로 사료된다.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".