Bibliographic record
Abstract
Si certaines études ont mis en lumière les principales différences phonétiques entre le français du Québec (FQ) et le français de France (FF), peu d'entre elles ont été consacrées à l'importance perceptive de ces différences dans la reconnaissance des accents québécois et français. On réfère à ces différences dont la perception permet de reconnaître l 'origine dialectale du locuteur par le terme de marqueurs dialectaux. La présente étude vise à déterminer l'importance perceptive de cinq phénomènes phonétiques, soit l'affrication de /t/ et de /d/, le relâchement de /i/, /y/ et /u/, la postériorisation de /a/, la fermeture de /E/ et l'antériorisation de /ã/, dans l'identification de l'accent québécois. Deux corpus de phrases de type ±Le X₁ est X₂ ¿ ont été produits en FQ et en FF, chaque phénomène du FQ pouvant apparaître dans les deux cibles (X₁ et X₂). Ces cibles (sous forme de mot dans le 1er corpus et de logatome dans le 2e) ont été manipulées pour obtenir un continuum perceptif allant de la réalisation française à la réalisation québécoise. Les participants (41 sujets natifs du français québécois) ont eu pour tâche d'identifier l'origine géographique des locuteurs. Les résultats ont permis de relier les phénomènes phonétiques étudiés à la perception de la variation dialectale et d 'établir une hiérarchie de ces marqueurs dialectaux sur la base de la pertinence perceptive que leur accordent les participants, en tenant compte de leur position dans la phrase et de la présence d'autres marqueurs. Le relâchement et l'affrication se sont particulièrenlent démarqués quant à leur poids perceptif.
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 | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".