Le Corpus de français parlé au Québec (CFPQ) et la langue des conversations familières : Exemple de mise à profit des données à partir d’un examen lexico-sémantique de la séquence je sais pas
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente le contexte général ayant conduit à l’élaboration du Corpus de français parlé au Québec (CFPQ) et les principes méthodologiques ayant présidé à sa confection. Il illustre ensuite l’intérêt que représente cette ressource documentaire pour l’étude de la langue parlée en contexte informel par le biais d’un examen lexico-sémantique de la séquence je sais pas. L’intérêt pour cette séquence vient d’abord d’un constat : celle-ci est particulièrement fréquente dans le corpus pris comme cible. En effet, elle y occupe le premier rang, en terme de fréquence, pour ce qui concerne la présence de trois unités graphiques figurant en contiguïté. Ce constat oriente vers l’idée selon laquelle son degré d’« entrenchment » (c’est-à-dire d’enracinement) doit être grand, qu’elle a toute chance d’être mémorisée en bloc dans un certain nombre de contextes, à la manière des séquences complexes ou expressions (semi-)figées. L’attention se focalise sur des exemples où je sais pas agit à titre d’expression verbale, puis d’expression discursive.
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 | 0.005 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".