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L’essor d’une norme endogène au Québec : l’exemple du dictionnaire Usito

2021· article· fr· W3129404529 on OpenAlexaffabout
Hélène Cajolet-Laganière

Bibliographic record

VenueGragoatá · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicLinguistics and Discourse Analysis
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’article s’inscrit dans la thématique de la francophonie et l'essor de normes endogènes. Il retrace les différentes étapes qui ont été parcourues au Québec, des quelques dizaines de canadianismes de bon aloi prescrits par l’Office de la langue française (OLF), en 1969, à une description scientifique du français en usage au Québec, explicitée et diffusée dans le dictionnaire en ligne Usito depuis 2014. L’article fait état des diverses études visant à caractériser le français québécois standard, notamment les marques et spécificités linguistiques propres au français québécois standard (particularités orthographiques, typographiques, morphologiques et lexicales dans tous les domaines de la vie courante et professionnelle). Il présente également l’aménagement de la variation linguistique et l’explicitation de la norme endogène dans le dictionnaire en ligne Usito. Il décrit, entre autres éléments, avec exemples tirés du dictionnaire, le traitement de la variation linguistique, la hiérarchisation des usages, dont les marques normatives, et autres éléments faisant partie de la norme endogène au Québec. Il montre en outre l’importance des marqueurs de l’identité culturelle (exemplification, citations, articles thématiques, etc.). Il s’attarde enfin aux aspects pédagogiques du dictionnaire (tolérance à l’erreur, structuration des articles, important réseau de liens hypertextes, tableau latéral à droite des articles, interface de navigation, etc.). Il conclut quant à l’importance de la mise à jour constante du contenu du dictionnaire, de son adaptation aux diverses clientèles visées et au renouvellement des fonctionnalités au regard de l’évolution des technologies, afin d’offrir une utilisation simple et instinctive de tous les aspects de la langue.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.050
Threshold uncertainty score0.241

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0090.008
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.241
Teacher spread0.218 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2021
Admission routes2
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