Le français, langue seconde ? De l'évolution des lieux et langues de publication des chercheurs au Québec, en France et en Allemagne
Bibliographic record
Abstract
Depuis la fin de la Seconde Guerre mondiale, la diffusion des connaissances dans les disciplines des sciences naturelles et médicales est dominée par l’anglais. Toutefois, dans les sciences sociales et humaines, on considère généralement les langues nationales comme étant beaucoup plus importantes, compte tenu de l’aspect plus localisé de leurs objets. Afin de mieux comprendre l’évolution de la place de l’anglais dans ces disciplines, cet article analyse, pour les chercheurs québécois, français et allemands, la langue de diffusion des revues et articles, l’effet de la langue sur la réception des travaux et, enfin, la relation entre le pays d’origine de la revue et l’aspect national des objets d’étude. Nos résultats montrent la montée de l’anglais pour chacun des trois pays et dans tous les domaines, et même dans les revues nationales, la plus grande visibilité des travaux en anglais, ainsi que la forte relation qui existe entre les revues nationales et les objets nationaux, particulièrement au Québec. L’article conclut avec une discussion des causes et conséquences du phénomène.
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 | 0.009 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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".