Langue et identité : la construction identitaire des victimes de guerre
Bibliographic record
Abstract
Cet article se propose d’analyser la relation entre la langue et la construction de l’identité, en soulignant particulièrement les effets de la guerre sur la performance et la compétence langagières des victimes de la guerre. Nous analysons le discours des rescapés de la guerre du Soudan du Sud qui se sont installés dans la province de l’Alberta, au Canada, en nous basant sur les théories qui traitent du rapport entre la langue et l’identité (Charaudeau 2001; Ferret, 2012) etde la compétence et la performance langagières (Chomsky, 1971). Il s’agit, d’une part, de collecter et d’analyser les énoncés des victimes issues d’une même zone géolinguistique afin de relever les éléments sous-jacents qui soulignent le rapport entre la compétence et la performance dans la communication individuelle et, d’autre part, de montrer comment la langue projette notre identité au monde extérieur. En effet, l’analyse des énoncés de nos répondants révèle que les victimes ayant un contact direct avec la guerre ont une appréhension et un trouble à communiquer quand ils évoquent un sujet lié aux événements de la guerre, tandis que les autres répondants n’en manifestent pas autant. Il résulte de cette analyse que les expériences et l’espace géographique influencent la performance et la compétence langagière et qu’ils participent à la construction de l’identité.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".