Paysage linguistique et hybridité identitaire dans le roman en Belgique francophone et au Québec (1830-1913)
Bibliographic record
Abstract
Si le Québec et la Belgique francophone semblent présenter une situation linguistique similaire, caractérisée par la rivalité de deux langues et la marginalisation vis-à-vis la France, centre linguistique, littéraire et culturel francophone par excellence, un examen plus poussé rend compte de différences non négligeables. Il en découle des dissemblances dans le traitement de la langue dans le roman. Cet article propose une analyse de la transmission textuelle de l’hybridité identitaire et linguistique dans le roman belge et québécois de 1830 à 1913. Dans un premier temps, une analyse statistique de la langue de l’incipit d’un échantillon représentatif des romans québécois et belges de langue française publiés au cours de la période permet de démontrer un paysage linguistique davantage problématisé en Belgique qu’au Québec, où les variantes locales de la langue paraissent le plus souvent aller de soi. Ensuite, la langue et ses représentations seront étudiées dans un corpus composé de dix romans, cinq belges et cinq québécois, ayant acquis une valeur emblématique dans leur littérature nationale. Cette analyse textuelle montre que l’institution littéraire québécoise a retenu davantage de textes dans lesquels l’auteur problématise la langue que l’institution littéraire belge, à l’inverse des résultats de l’analyse statistique. Cette double analyse permet donc de réfléchir les institutions dans un contexte d’insécurité et d’hybridité linguistique.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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.
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".