Bibliographic record
Abstract
Depuis les années 1960, la question de la norme linguistique au Québec a été soulevée à de nombreuses reprises. En 1965, l’Office de la langue française soulignait l’importance d’aligner cette norme sur le français standard international. En 1977, l’Association québécoise des professeurs de français proposait que la norme du français québécois soit basée sur le français formel des Québécois. Cependant, aucune de ces deux propositions n’a réellement fait consensus. Quelques années plus tard, certains affirmaient qu’il existait une norme québécoise qui n’était basée ni sur du français populaire québécois ni sur du français standard de France, mais que cette norme n’était encore décrite nulle part. Depuis, plusieurs études ont fourni des éléments descriptifs du français standard québécois oral. Dans notre article, nous nous proposons de dresser un portrait exhaustif du français standard oral en usage au Québec. Dans un premier temps, nous reviendrons brièvement sur le débat entourant la question de la norme linguistique québécoise. Par la suite, nous fournirons une description de cette norme du point de vue phonique et du point de vue grammatical. Enfin, nous terminerons par une réflexion sur l’importance didactique de ce standard québécois dans l’enseignement du français au Québec.
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 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".