Pratiques langagières et discours sur les langues et l’identité dans une entreprise montréalaise : contradictions et ajustements
Bibliographic record
Abstract
Ce texte examine les pratiques langagières et les discours sur la langue et l’identité dans une entreprise montréalaise de postproduction en pleine expansion. Les données nous révèlent un milieu où le français domine, mais où des stratégies sont mises en place pour gérer la communication bilingue ou multilingue. Malgré cette zone tampon (buffer zone), il devient apparent que le bilinguisme est une réalité pour la majorité des employés, même s’ils utilisent l’anglais de façon ponctuelle. De plus, nous constatons que le bilinguisme est présent à plusieurs niveaux de l’entreprise et pas seulement aux échelons les plus élevés de la hiérarchie. Dans les discours des employés, nous constatons des tensions et des contradictions au sujet du bilinguisme, décrit comme une ressource importante sur les plans individuel et collectif (le Québec), mais aussi comme une menace à la vitalité de la langue française. D’autres tensions dans les discours se trouvent dans la perception des législations visant la promotion et la protection de la langue française : cette politique est vue comme bénéfique pour le projet linguistique et culturel du Québec, mais aussi comme un obstacle de plus pour le positionnement économique du Québec sur un marché mondialisé.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".