La francisation des emprunts à l’anglais d’après l’orthographe rectifiée : son application en français de France et en français québécois
Bibliographic record
Abstract
D’après l’orthographe rectifiée, les mots étrangers se coulent le plus possible dans l’orthographe française et, lorsque deux orthographes coexistent, on opte pour la plus francisée. Ces éléments de francisation touchant notamment les emprunts à l’anglais, pour les besoins de notre étude, peuvent être classés en quatre catégories (cf. Biedermann-Pasques & Humbley, 1995). Premièrement, il s’agit de l’emploi du graphème français adéquat pour les lexies de type gg/gu (tagger/taguer) et deuxièmement de la francisation de leur suffixe d’origine anglaise sur le modèle français, type tagger/taggueur et le féminin tagueuse, entraînant d’une part l’adaptation graphique du masculin et du féminin et d’autre part le changement de leur prononciation. Troisièmement, on distingue la francisation par alignement sur des modèles graphiques français d’après le rapprochement de la prononciation, type bug/bogue. Finalement, on ajoute un accent quand nécessaire, type top model/top modèle. L’objectif de cet article est de présenter les quatre catégories de francisation des emprunts à l’anglais sur l’exemple de l’usage du français de France et du français québécois tout en s’appuyant sur les données lexicographiques et des outils de la linguistique de corpus.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".