Le Corpus FRAN : réseaux et maillages en Amérique française
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente le Corpus FRAN, premier corpus panfrancophone en ligne sur les variétés de français nord-américaines, élaboré dans le cadre du projet international Le français à la mesure d’un continent (dir. F. Martineau). Il présente d’abord les grandes questions théoriques qui sous-tendent le projet et l’élaboration du Corpus FRAN, puis discute de l’architecture du Corpus FRAN ainsi que de l’interface élaborée pour son interrogation et du protocole de transcription. La configuration du Corpus FRAN, couvrant plusieurs siècles et plusieurs communautés, permet des recherches croisées qui sont susceptibles de mettre en évidence les convergences et divergences entre ces communautés et d’examiner le parcours particulier des locuteurs et scripteurs. Nous illustrons les perspectives qu’ouvre le Corpus FRAN sur la variation et le changement linguistiques par l’étude de deux traits typiques du français nord-américain : la variante m’as (et les variantes associées je vas et je vais) et les variantes de la conséquence ça fait que et so (et les variantes associées alors et 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 | 0.002 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.002 |
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".