Parcours de la francophonie en Iran : une francophonie latente
Bibliographic record
Abstract
Il existe des points communs entre les diverses francophonies dans les quatre coins du monde. En dépit de cela, il va sans dire que toute francophonie est sortie d’une histoire liée au vécu de chaque peuple. En Iran, le français n’est jamais entré dans le pays par le biais de la colonisation mais par le biais de certaines élites sociales et culturelles qui ont adopté cette langue pour diverses raisons étudiées dans ce texte. Pour nous, il y a alors une autre francophonie qui peut s’appeler « latente », car elle est présente dans l’espace linguistique et culturel du pays sans que les Iraniens pratiquent le français dans leurs échanges quotidiens. Cet article s’interroge sur la francophonie en Iran qui est un pays non officiellement francophone. Il vise à étudier le statut actuel de l’enseignement du français au niveau des universités iraniennes et le statut de la francophonie latente en Iran dans ses composantes linguistiques, culturelles et littéraires. Pour faire un état des lieux de cette francophonie latente, nous étudierons d’abord la genèse du français en Iran, puis nous porterons un regard didactique sur les particularités de l’enseignant, de l’apprenant et de la méthode de l’enseignement du français en Iran, et en dernier lieu, nous essayerons de donner des exemples de sa présence sous ses aspects linguistiques et culturels ainsi que des exemples de la réception de la francophonie littéraire en Iran. Nous croyons que la proposition de « la francophonie latente » qui vise avant tout les enjeux interculturels pourrait constituer un thème majeur dans les études de la francophonie dans le monde.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".