Corpus international écologique de la langue française (CIEL-F) : un corpus pour la recherche comparée sur le français parlé
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente le travail de constitution du Corpus International Écologique de la Langue Française (CIEL-F) et ses caractéristiques. Conçu pour mettre à disposition des corpus de données interactionnelles récoltées dans des contextes ordinaires, professionnels et institutionnels authentiques, et afin de promouvoir la recherche comparée sur le français parlé, le corpus CIEL-F comporte des enregistrements effectués en Algérie, Antilles françaises, Belgique, Burkina Faso, Cameroun, Canada, Congo, Côte d’Ivoire, Egypte, France, Inde, La Réunion, Maurice, Sénégal, Suisse et Togo. Dans la première partie, l’article présente les défis et les enjeux de ce type de corpus. Dans la deuxième partie, l’article offre un exemple d’exploitation de ces données, en se penchant sur différents usages de là, allant de l’emploi déictique locatif à des emplois qui relèvent davantage de la particule discursive grammaticalisée. L’analyse propose quelques remarques sur la distribution de ces emplois de là dans différentes aires communicatives et des réflexions sur les possibilités ouvertes par une approche comparative au sein du français parlé dans le monde.
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 | 0.005 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.016 |
| Science and technology studies | 0.003 | 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) | 0.009 | 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".