State normalization of inclusive language
Bibliographic record
Abstract
Cette contribution mène une comparaison des normes d’inclusivité du langage édictées en France et au Québec par les actaires étatiques. Cette comparaison relativise l’idée que le Québec serait bien plus en avance. Elle révèle au contraire de très grandes similitudes dans ces normes étatiques, qui sont apparues à des dates proches et ont des contenus similaires. Des différences existent mais moins sur les normes d’inclusivité édictées – les autorités québécoises ne produisant par exemple pas des normes « plus inclusives » que les autorités françaises –, que quant aux institutions qui produisent ces normes. Ainsi, alors qu’au Québec existe un consensus pour confier à l’organe linguistique le soin de poser les normes d’inclsuvité du langage (l’Office québécois de la langue française), il y a au contraire en France une forte concurrence – appelée à perdurer – entre les acteurs ministériels et les personnes publiques en charge de la langue ou de l’égalité homme/femme (Premier ministre, Académie française, Haut conseil à l’égalité entre les femmes et les hommes).
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 | 0.004 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.006 |
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".