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Record W2336681924 · doi:10.1017/s0959269516000041

L'approche comparative dans le contexte des français en Amérique du Nord

2016· article· fr· W2336681924 on OpenAlexaffabout
Philip Comeau

Bibliographic record

VenueJournal of French Language Studies · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicLinguistic Variation and Morphology
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le français fait montre d'une diversité impressionnante au plan global, ce qui nous présente un véritable laboratoire sociolinguistique pour l’étude du changement linguistique et de la variation, des phénomènes de contact, de l'aménagement linguistique, de l'acquisition, etc. Par contre, d'après Françoise Gadet (2011:132), «[o]n peut alors se demander pourquoi les chercheurs sur le français n'ont pas davantage exploité une telle opportunité.» L'article de Mougeon, Hallion, Bigot et Papen répond bien aux appels de Gadet en faveur d'augmenter le nombre d’études sur les différentes variétés, ce qui nous permet d'explorer la «palette de diversité» du français (Gadet 2011:132). En ce qui a trait plus précisément aux français de l'Ouest canadien, les articles sur ces variétés sont de plus en plus nombreux, ce qui contraste avec la situation depuis quelques décennies. À titre d'exemple, le livre Le français canadien parlé hors Québec: aperçu sociolinguistique (dir. par Mougeon et Beniak 1988) est organisé en deux parties, la première sur le français ontarien et la seconde sur le français acadien, ce qui tient compte des variétés de français de l'est du Canada, mais pas de l'ouest. En dépit du fait que les variétés de français à l'ouest de l'Ontario sont exclues de ce livre, Mougeon et Beniak (1988:2) remarquent qu'il «est toutefois à souhaiter [. . .] [que] la linguistique du français canadien continuera sa poussée vers l'Ouest». Ce n'est pas par erreur qu'ils excluent ces variétés, mais plutôt parce qu'il y a un véritable «manque d’études sur le français de l'Ouest canadien» (1988:2).

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.271
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.044
GPT teacher head0.345
Teacher spread0.301 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes2
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