La mutation achevée du connecteur ça fait que dans le français acadien des Îles-de-la-Madeleine
Bibliographic record
Abstract
L'objectif de cette étude est d'examiner le statut de ça fait que dans le parler acadien des Îles-de-la-Madeleine tout en tenant compte des caractéristiques dis-tributionnelles de ce jonctif ambigu. Parmi toutes les locutions figurant dans la catégorie des coordonnants ça fait que occupe un rôle primordial dans les parlers acadiens et québécois. Relevé par Grevisse dans le français familier au sens de donc, ainsi, alors, le connecteur semble avoir partiellement perdu la notion de conséquence dans les variétés nord-américaines. Comme le montrent les études de Roy (1979), de Léard (1986) et de Wiesmath (2000), ça fait que, parfois réduit à ça fait ou fait que, est employé de plus en plus souvent comme particule discursive. Or, cette désémantisation graduelle est associée àune modification de la valeur du connecteur, dont le rôle pragmatique grandit. À partir de quelques exemples tirés d'un corpus oral du parler madelinot, nous nous focalisons sur le comportement syntaxique ainsi que sur les fonctions pragmatiques du connecteur ça fait pour déterminer, entre autres, les types d'opérations syntaxiques possibles et la combinaison de ça fait que avec d'autres particules du discours.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 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".