L’interrogation dans un corpus de français parlé en Acadie. Formes de la question et visées de l’interrogation
Bibliographic record
Abstract
En dépit de la multiplicité des formes possibles pour formuler des questions en français parlé, les études à ce sujet demeurent relativement rares. Pour celles qui existent, on note souvent une démarche issue de la sociolinguistique variationniste qui cherche à corréler les différents types de constructions au profil sociologique des locuteurs. Cependant, ces associations ne permettent pas de comprendre pourquoi un même locuteur alterne différentes formes dans une même situation de communication, et surtout elles présument une correspondance sémantique et pragmatique entre formulations, qui est loin d’être établie. Ainsi, il apparaît plus fructueux d’interroger la notion de variabilité selon la visée de la question. L’étude du rapport de la forme de l’interrogation aux visées pragmatiques a été initiée pour des corpus de français parlé en France, et il est suggéré pour tous les champs de la variation en syntaxe (Gadet, 1997). En revanche, il n’a jamais – à ma connaissance – été testé pour des variétés parlées hors de France. La présence étude cherche à faire apparaître des tendances entre formes de la question et contraintes linguistiques internes dans un corpus de français parlé en Acadie.
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 | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".