Discours épilinguistiques en francophonie manitobaine : une vue d’ensemble
Bibliographic record
Abstract
Tout locuteur formule des jugements de valeur sur la ou les langues qu’il parle ou qui l’entourent. L’examen de discours épilinguistiques dans le contexte de la francophonie minoritaire du Manitoba permet de répertorier un certain nombre de réflexions qui forment un réseau de représentations sur une gamme de pratiques linguistiques allant de l’emploi du « français correct » à celui de l’anglais, en passant par l’usage de toutes les variétés linguistiques de la « zone vernaculaire » qui s’étend entre ces deux pôles. L’analyse de ces discours donne une vue d’ensemble des sentiments des francophones vis-à-vis des langues ou des variétés de langues qu’ils emploient ou qu’ils côtoient. Il s’agira dans cet article de présenter ce panorama à partir de l’étude de trois types de corpus : 1) des entrevues semi-dirigées ; 2) des témoignages de jeunes francophones du secondaire recueillis sur un forum de discussion sur Internet ; 3) des documents écrits du type introductions de glossaire, articles scientifiques et articles de journaux. Cet examen mettra au jour des perceptions courantes, prévisibles et récurrentes, observées ailleurs en francophonie. Le rôle que peuvent jouer ces représentations de la langue dans le processus de changement linguistique sera finalement évoqué.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".