Le signal communicationnel français face à la langue Évé : Pour une phénoménologie de la communication
Bibliographic record
Abstract
À travers l’histoire de l’éducation française dans les anciennes colonies en Afrique comme le Togo, le signal a représenté un phénomène symbolique dans l’enseignement. Alors, quelle symbolique afficha le signal dans le système français d’éducation ? Concrètement, il symbolisa un objet, à l’exemple de la carapace d’escargot, de coquillage, d’un petit os d’animal ou d’une médaille à l’effigie d’un personnage important dans l’histoire du monde, qu’on accrochait au cou de l’élève qui a manqué de s’exprimer en français comme langue officielle. Le signal passait alors de main en main à titre punitif pour sanctionner l’élève qui a parlé en Évé dans l’enceinte de l’école. Donc, l’instauration du signal au Sud du Togo, dans les établissements scolaires, eut pour but d’obliger les élèves Évé à s’exprimer uniquement en français. Et le but ultime était de lutter contre l’allemand la première langue du colonisateur, contre l’anglais taxé d’intrusion et la langue maternelle l’Évé. Ainsi, dans ce champ de lutte polyglossique en pays Évé, le signal servit de rempart pour le français face aux autres langues, pour s’imposer efficacement à l’école, dans l’administration, dans la sphère économique et servit d’outil régulateur et d’intégrateur social.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| 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".