Langue et tourisme culturel en Nouvelle-Écosse : les retombées d’un congrès mondial acadien
Bibliographic record
Abstract
Cet article cherche à montrer comment la communauté acadienne néoécossaise a su profiter de la tenue du 3e Congrès mondial acadien (CMA) en 2004, en Nouvelle-Écosse, pour démontrer son potentiel économique et ainsi faire avancer des dossiers prioritaires pour son développement politique, socioéconomique et culturel. En prenant comme point de départ la Baie Sainte-Marie, l’une des régions hôtesses du CMA, il montrera de plus comment les préparatifs à l’événement ont participé à valoriser l’usage du français dans le développement d’une industrie touristique mettant à l’avant-scène l’authenticité linguistique. Dans cette industrie, l’acadjonne – ensemble de pratiques linguistiques par lesquelles s’identifie une grande partie de la communauté de la Baie Sainte-Marie – devient une marque d’authenticité par excellence, mais gagne également en légitimité devant les francophones de l’extérieur. Le travail s’appuie sur un terrain ethnographique mené en trois étapes entre 1999 et 2004, et particulièrement sur l’analyse d’entretiens interactifs auprès d’acteurs sociaux de la Baie Sainte-Marie, de membres du conseil d’administration du 3e CMA et des principaux organismes appuyant l’industrie du tourisme acadien.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| 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".