Contact-induced structural change in Acadian and Louisiana French : mechanisms and motivations
Bibliographic record
Abstract
Cet article traite des mécanismes du changement linguistique en situation de contact pour ce qui est du français acadien, parlé dans les Provinces Maritimes et à Terre-Neuve, ainsi qu’en français louisianais. Le fait que l’anglais est depuis très longtemps la langue dominante dans ces régions a eu des conséquences profondes sur la langue minoritaire, en voie d’extinction à Terre-Neuve et en Louisiane. Sur la base d’études récentes sur le changement linguistique en situation de contact, cet article analyse l’influence de l’anglais sur les structures grammaticales et syntaxiques en français acadien et louisianais. Les questions de base sont les suivantes : (a) quels sont les mécanismes du changement structurel (dans quelle mesure le concept de grammatical replication, au sens de Heine/Kuteva, est-il un cadre explicatif utile?) et (b) en quel sens les facteurs externes interagissent-ils avec des facteurs internes comme la simplification, la neutralisation, la tendance aux constructions analytiques, l’iconicité, l’analogie ou d’autres principes fonctionnels et cognitifs de marquage ? On montrera ici qu’il y a d’une part des exemples de changements grammaticaux et syntaxiques résultant de motivations à la fois externes et internes, dans le sens d’une causalité multiple, mais que d’autre part, il existe des cas de calques sémantiques ou combinatoires clairement induits par le contact.
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 | 0.003 |
| 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 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".