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Record W3160888699 · doi:10.18192/cjms-rcem.v17i1.5880

Langue et identité chez les joueurs franco-ontariens

2021· article· fr· W3160888699 on OpenAlexaffvenue
Geoffroy Legault-Thivierge, Philippe Ross

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Media Studies · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Language Learning Methods
Canadian institutionsUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Plusieurs recherches au fil des ans se sont penchées sur la consommation médiatique des Franco-Ontariens et les enjeux qui y sont reliés, notamment celui de la préservation de la langue française et de l’identité francophone dans un contexte minoritaire. La situation mérite une attention renouvelée aujourd’hui, vu la place qu’occupent le jeu vidéo et les pratiques de communication qui l’accompagnent dans le paysage médiatique. Notre objectif dans cet article est double : dresser un portrait actuel des usages et pratiques des jeunes Franco-Ontariens autour du jeu vidéo, et en explorer l’incidence sur les dynamiques linguistiques et identitaires. Notre recherche s’inspire de la sociologie des usages et mobilise deux méthodes : un sondage sous forme de questionnaire en ligne auquel ont répondu 33 joueurs franco-ontariens âgés de 18 à 22 ans; et des entretiens semi-dirigés réalisés auprès de six de ces derniers. L’analyse révèle que les joueurs franco-ontariens continuent de favoriser l’anglais dans leur consommation médiatique et que cette tendance vaut aussi pour le jeu vidéo, notamment en ce qui a trait aux aspects matériels, à la communication en situation de jeu, ainsi qu’à la consommation et à la production de contenus connexes. Les joueurs franco-ontariens attribuent par ailleurs au jeu vidéo une amélioration de leurs compétences en anglais et ils s’identifient davantage au terme « bilingue » que « francophone ».

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.016
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.797
Threshold uncertainty score0.998

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.016
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.064
GPT teacher head0.347
Teacher spread0.284 · 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 teacher head, not a consensus.

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

Citations0
Published2021
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