Les représentations associées aux français nationaux, aux espaces géographiques et aux locuteurs dans les manuels de français langue étrangère et de français langue seconde : étude comparée entre la France et le Québec
Bibliographic record
Abstract
Avec l’importance grandissante accordée au développement de la compétence de communication et tout particulièrement à la compétence sociolinguistique en classe de langues, les manuels de français langue seconde ou étrangère s’intéressent désormais à la pluralité de la langue, notamment en présentant différents variétés et usages sociolinguistiques qui se font entendre, adaptant ainsi le contenu aux échanges dans l’espace francophone. Toutefois, le traitement des français nationaux et de leurs locuteurs entre souvent en conflit avec l’enseignement d’une langue de scolarisation se voulant uniforme. Cette étude, qui s’inspirait de la linguistique de discours comparative, proposait d’examiner, par l’intermédiaire d’un corpus de 10 manuels destinés à un public adolescent et adulte, les représentations associées aux français nationaux, aux territoires géographiques et aux locuteurs dans des manuels français et québécois. Les résultats ont démontré que les représentations associées aux français nationaux variaient grandement en fonction du lieu d’édition des manuels. Les manuels québécois présentaient une seule variété, dont les traits informels étaient mis en évidence tandis que les manuels français, présentant plusieurs français nationaux, utilisaient la variété française comme point de référence pour la comparaison.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".