Future Temporal Reference in L2 French Spoken in the Laurentian Region: Contrasting Naturalistic and Instructed Context
Bibliographic record
Abstract
Les auteures s’intéressent au français L2 parlé dans deux milieux laurentiens au Canada : le français L2 parlé par les anglophones dont les pratiques linguistiques ont été acquises dans la collectivité bilingue de Montréal, où le français est la langue de la majorité ; et le français L2 parlé par les anglophones qui ont appris le français dans un contexte structuré en Ontario, où le français est la langue d’une minorité. Les résultats de leur étude mettent en lumière l’utilisation du même répertoire de variantes dans les deux groupes. L’analyse révèle une nette préférence pour le futur périphrastique associé à un usage limité du futur fléchi. Bien qu’il s’inscrive au troisième rang des variantes utilisées par les anglomontréalais, le présent à valeur de futur occupe le second rang chez les locuteurs de L2 de l’Ontario. Les résultats révèlent également l’incidence marginale de divers facteurs linguistiques, tels que la polarité, l’écart temporel et la spécification adverbiale. L’analyse jette aussi un éclairage sur le rôle de l’environnement social dans la variabilité affichée, ainsi que sur l’incidence d’un contact intense sur l’utilisation du futur fléchi.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".