Bibliographic record
Abstract
Bien que les francophones soient presque partout minoritaires en Ontario et, par conséquent, soient constamment exposés à la langue anglaise, on connaît mal l’influence de cette dernière sur les choix lexicaux des locuteurs franco-ontariens. Outre quelques travaux sur des emprunts spécifiques et l’alternance de code, on chercherait en vain des études approfondies sur l’usage des anglicismes lexicaux dans le parler de la communauté, particulièrement dans sa dimension diachronique. Afin de tenter de combler cette lacune, une recherche sur la perception de l’utilisation des emprunts à l’anglais dans le Nord-Est de l’Ontario a été entreprise. L’étude a été menée au moyen d’un questionnaire, administré auprès de locuteurs francophones de la région, qui portait sur près de 200 mots et expressions relevés dans un roman franco-ontarien choisi pour son fréquent recours au lexique anglais. Les résultats révèlent des différences intergénérationnelles intéressantes qui suggèrent une évolution du lexique en synchronie dynamique et fournissent indirectement des renseignements sur l’attitude d’une communauté minoritaire francophone importante vis-à-vis de la langue dominante de l’Ontario.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".