La concurrence entre ‘ben' et ‘well' en chiac du sud-est du Nouveau-Brunswick (Canada)
Bibliographic record
Abstract
Le contact intensif de la population francophone du sud-est du Nouveau-Brunswick avec la population anglo-dominante de Moncton, a donné naissance à un parler métissé appelé “chiac”. Sur une matrice foncièrement française se greffent des phénomènes trans-codiques relevant de tous les niveaux linguistiques, lexical, morphologique, morphosyntaxique et même pragmatique. La présente étude porte sur le statut du marqueur discursif anglais well dans ce parler. D’après un corpus de dyades entre adolescents de quatorze ans, well et ben ont une fréquence d’occurrence équivalente chez les deux tiers des sujets et commutent librement dans la plupart des contextes. La distribution inégale des emplois parmi les sujets laisse deviner une influence de facteurs sociolinguistiques, mais dans l’ensemble, ben se trouve davantage dans les monologues à structure dialogique et tend à remplir une fonction de connecteur, alors que well tend à privilégier des fonctions interactives. Dans la fonction de marqueur d’acte illocutoire la concurrence entre les deux formes est plus serrée, mais pourrait s’expliquer par la nature des éléments co-occurrents.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".