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DEBATS AUTOUR DE LA NORME ET DE LA QUALITE DE LA LANGUE EN MILIEU MINORITAIRE : L’EXEMPLE DE L’ACADIE DU NOUVEAU-BRUNSWICK

2021· article· fr· W3188727518 on OpenAlexaboutno aff
Laurence Arrighi, Émilie Urbain

Bibliographic record

VenueCadernos de Letras da UFF · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

En nous appuyant sur les discours publiés dans les principaux médias francophones de la région ces cinq dernières années, nous examinons les discours sur la langue française en circulation dans une communauté francophone minoritaire du Canada, l’Acadie du Nouveau-Brunswick. L’objectif de notre article est de dresser un portrait des débats sur la qualité du français et la norme linguistique qui émergent dans cette région caractérisée par l’usage répandu de vernaculaires marqués par la variation linguistique (que ce soit en termes d’archaïsmes, de variation morphosyntaxique ou encore de contact des langues). Dans un contexte minoritaire où les contacts linguistiques avec la langue dominante, l’anglais, sont nombreux et multiformes, les discours sur la qualité du français parlé (ou écrit) dans la région sont politiquement chargés et s’articulent à des questions de nationalisme, de représentation politique et de droit. Notre étude montre ainsi comment les propos sur la langue, qu’ils soient portés par des acteurs sociaux ordinaires ou par des personnalités publiques, donnent à voir des enjeux sociaux, politiques et économiques plus larges. En particulier, nos analyses révèlent que les discours souvent critiques sur le français des Acadiens et des Acadiennes s’articulent fréquemment autour de questions d’accès et de partage des ressources: accès au marché de l’emploi, accès à des services publics, accès à la francophonie internationale et les opportunités de développement économique qu’elle pourrait permettre.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.474
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.011
GPT teacher head0.280
Teacher spread0.270 · 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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