Le français, langue de la diversité québécoise. Une réflexion pluridisciplinaire
Bibliographic record
Abstract
Le français, langue de la diversité québécoise. Une réflexion pluridisciplinaire, Georgeault, Pierre, et Michel Pagé (dir.), Montréal, Québec Amérique, 2006, 347 pages. Pierre Georgeault et Michel Pagé procèdent à une réflexion multidisciplinaire pertinente et attendue sur la dynamique des langues et la prise en compte de la pluralité dans la société québécoise dans l'ouvrage collectif Le français, langue de la diversité québécoise. À l'invitation du Conseil supérieur de la langue française, 15 spécialistes de la vaste problématique de la langue française se sont attelés à la tâche d'étudier le concept d'intégration linguistique et la notion de langue d'usage public dans le contexte québécois. Ce recueil se consacre de front à la question linguistique et à l'intégration de la diversité, problématique trop souvent négligée ou traitée seulement dans le prolongement du débat sur la définition de la nation québécoise. Malgré tout, même cet ouvrage ne fait pas exception puisqu'il aborde la nécessaire question de la nation, indubitablement associée à celle de la politique linguistique. Cependant, l'ouvrage de Georgeault et Pagé explore aussi d'autres avenues fort intéressantes, comme celles qu'empruntent les approches socioculturelles et psychosociologiques.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".