Lorsque le marché économique n’est ni ici ni ailleurs...
Bibliographic record
Abstract
En se basant sur une recherche ethnographique menée au sein d’une entreprise montréalaise en expansion vers de nouveaux marchés (États-Unis, Mexique), cet article examine les pratiques langagières et les discours sur la langue du personnel. Nos données révèlent un milieu empreint d’un « technolecte » français-anglais puisé à même les termes anglophones utilisés dans l’industrie de la postproduction et des logiciels, mais où le français demeure la langue de travail. Ceci dit, nous observons également la mise en place de différentes stratégies de gestion du bilinguisme et du multilinguisme pour répondre aux besoins linguistiques de la compagnie. Si la récente expansion vers les marchés hispanophones oblige, d’une façon marginale, l’embauche d’employés trilingues, nous constatons que cela ne provoque pas d’énormes réajustements puisque cette entreprise québécoise a déjà l’expérience de la gestion du bilinguisme français/anglais. Cette ouverture à une économie mondialisée semble être davantage ressentie comme une menace au volet culturel du « projet de société » québécois, les enjeux linguistiques restant subordonnés aux enjeux sociopolitiques liés à la question identitaire.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
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".