La variation diatopique du français contemporain et son enseignement en milieu universitaire tchèque : le cas du français québécois
Bibliographic record
Abstract
La langue française est une langue internationale qui est utilisée dans la communication quotidienne sur les cinq continents. Il s'ensuit qu'on distingue plusieurs variétés diatopiques de la langue française, réparties dans les différentes zones géographiques. Ainsi, on peut discerner le français de France, le français du Québec, le français de Suisse, le français de Belgique etc. Le présent article se concentre sur l'enseignement la langue française utilisée au Québec dans les universités en République tchèque. L'objectif principal de l'article est d'examiner la situation dans les universités tchèques qui offrent des programmes d'études de langue et de littérature françaises ou de traduction, et de constater dans quelle mesure la variation diatopique est intégrée dans descours de civilisation, de littérature, de lexicologie ou de morphosyntaxe ou d'autres disciplines. Nous visons également à proposer quelques pistes de réflexion, à savoir comment intégrer la variation diatopique dans l'enseignement de la terminologie et de la traduction spécialisée. Dans ce contexte, nous nous proposons d'évoquer des spécificités morphologiques, syntaxiques et lexicales du français québécois qui sont à souligner dans des cours universitaires. Davantage, nous tenons à relever comment la variation diatopique se manifeste dans la terminologie de certains domaines de spécialité, notamment dans la terminologie juridique.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".