L’importance de préserver la diversité des accents pour contrer l’insécurité linguistique en Ontario français
Bibliographic record
Abstract
Le Canada est un pays enrichi par le multiculturalisme et l’immigration, mais la protection et la valorisation de la langue française demeurent un enjeu majeur. Spécifiquement, les membres des communautés francophones en situation linguistique minoritaire au Canada (hors Québec) vivent des réalités variées et complexes. Dans ce contexte, certains luttent pour leurs survies afin d’éviter l’assimilation, alors que d’autres s’harmonisent avec la situation linguistique majoritaire anglophone, tout en conservant une identité linguistique francophone. Dans cet article, je porterai un regard analytique sur l’importance de préserver le pluralisme des accents francophones pour contrer l’insécurité linguistique chez les communautés francophones en situation linguistique minoritaire au Canada. Pour se faire, à partir de données du dernier recensement de Statistique Canada, je dresserai un portait des Franco-Ontariens de la province de l’Ontario ainsi que de l’immigration francophone. Ensuite, j’étudierai une capsule vidéo du groupe franco-ontarien Improtéine ainsi que des situations épilinguistiques afin d’étudier la notion d’insécurité linguistique, dont le rôle des accents. La typologie du linguiste français Louis-Jean Calvet sera utilisée pour analyser les situations épilinguistiques, à savoir l’insécurisation statutaire, formelle et identitaire. En conclusion, je présenterai des pistes de réflexion, inspirées des travaux de l’écrivain franco-libanais Amin Maalouf, qui pourront être pertinentes pour contrer l’insécurité linguistique.
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 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".