Bibliographic record
Abstract
L’alternance des marqueurs de conséquence so vs (ça) fait que vs donc vs alors a déjà fait l’objet de très nombreuses études en français laurentien. Dans cet article, nous exposons les résultats d’une analyse variationniste, dont les deux objectifs principaux sont d’identifier les identités (socio)linguistiques de locuteurs franco-ontariens et d’en mesurer l’impact sur l’emploi des marqueurs de conséquence. Notre étude est basée sur un corpus réalisé auprès de locuteurs de la communauté francophone de Casselman, en Ontario. Les résultats montrent que : 1) so est rare chez les adultes, mais très fréquent chez les adolescents, 2) si donc et alors sont encore utilisés par les adultes, alors semble avoir presque disparu du français de la plus jeune génération, et 3) l’identité ethnolinguistique semble expliquer en partie l’emploi des quatre connecteurs.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".