Organismes d’officialisation, dictionnaires et médias : le triangle des Bermudes de la francisation
Bibliographic record
Abstract
Dans certains États francophones, des organismes gouvernementaux ont le mandat de proposer ou de recommander des équivalents français aux anglicismes qui prolifèrent dans la langue nationale. Quel est alors le rôle des dictionnaires? Relayer ces recommandations ou attendre que les termes francisés s’implantent dans l’usage? De même, les journalistes doivent-ils utiliser les néologismes recommandés dès leur officialisation, quitte à utiliser des mots inconnus de leur lectorat, ou doivent-ils plutôt attendre que ces emplois soient bien implantés dans l’usage et attestés par les dictionnaires? Dans ce triangle d’acteurs stratégiques, quel est le rôle et quelle est l’influence réelle de chacun dans l’implantation de mots français pour remplacer des anglicismes? C’est ce que nous tenterons d’identifier dans cette étude, en comparant les façons de faire en France et au Québec, pour les anglicismes du domaine de l’informatique e-mail, chat, et podcasting. Pour chacun d’eux, nous analyserons l’action des organismes d’officialisation, la réception des dictionnaires et la diffusion dans l’usage des anglicismes et de leurs équivalents francisés à partir d’un corpus journalistique.
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 | 0.008 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.031 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".