Bibliographic record
Abstract
Raymond Mougeon analyse un cas de diversité linguistique : les mots et locutions qui marquent la conséquence dans le parler des adolescents franco-ontariens. Bien que ce sujet paraisse de prime abord pointu, l’auteur entend montrer que ce « petit sous-système de la grammaire du français […] permet d’aborder la plupart des dimensions distinctives de la variation du français ontarien ». Ainsi, à l’aide du corpus Mougeon et Beniak, recueilli en 1978 au moyen d’entrevues enregistrées, il scrute les divers emplois des conjonctions ça fait que, so, alors et donc dans le parler des adolescents de North-Bay, Pembroke, Cornwall et Hawkesbury, en Ontario, qu’il met en rapport avec ceux des locuteurs montréalais, au Québec. L’auteur examine l’alternance entre ces quatre conjonctions en fonction de divers facteurs : la localité, l’appartenance socio-économique, le sexe, la fréquence de l’emploi du français et le registre (sujet abordé dans l’entrevue). Il relève des divergences dans l’emploi de ces marqueurs : par exemple, la tournure typique du français vernaculaire ( ça fait que ) est mieux préservée dans les communautés majoritaires ; une pression normative plus faible rend les minorités tolérantes à l’anglais et explique l’emprunt, plus ou moins fréquent de la conjonction so selon le milieu et la condition des locuteurs ; chez ceux qui sous-utilisent le français, on observe une tendance à la standardisation (emploi plus fréquent d’alors et de donc ).
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 | 0.001 |
| 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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".