De Pas pire à Pour sûr : faits et effets des langues chez France Daigle
Bibliographic record
Abstract
La littérature de l’Acadie du Sud-Est émerge dans un contexte lui-même déjà hétérolingue (Grutman). Le chiac porte d’ailleurs les traces de cette cohabitation linguistique puisque son caractère hybride traduit la forte interaction entre les communautés de la région. Or, son usage suscite-t-il une réflexion inquiète sur la situation diglossique du français acadien ou est-il strictement créatif ? Le présent mémoire porte sur le rapport à la langue dans les romans récents de France Daigle, soit Pas pire (1998), Un fin passage (2001), Petites difficultés d’existence (2002) et Pour sûr (2011), en mettant au jour les particularités sociolinguistiques et la façon dont le texte « parle la langue » (Gauvin). Bien qu’il mette à distance les présupposés idéologiques, l’œuvre de Daigle demeure extrêmement sensible au contexte socioculturel d’où il émerge. Ainsi, si l’œuvre s’affranchit d’un réalisme sociolinguistique, c’est afin de créer une « fiction linguistique » (Baetens Beardsmore) qui reconfigure l’imaginaire social de Moncton tout en intégrant certaines inquiétudes bien « réelles ». Qui plus est, la prise en compte de la polyphonie structurelle de l’œuvre permet de s’affranchir de la lecture ethnographique.
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 | 0.004 |
| 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 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".