Réanalyses avec et sans convergence : l’imbrication des facteurs sociaux, communicationnels et structurels dans le contexte plurilingue ivoirien
Bibliographic record
Abstract
L’article se penche sur les influences entre les langues sur une aire plurilingue, dans le but de questionner la notion de convergence. Celle-ci présente a priori l’intérêt de tenir compte du fait que plusieurs facteurs sont présents ensemble et peuvent créer une situation propice au changement du fait de leur réunion. Par ailleurs, les situations plurilingues et pluriculturelles de l’Afrique d’aujourd’hui ont l’avantage d’être observables est vécues en direct et non à reconstituer à partir de recherches dans le passé. Après un examen général de la convergence des facteurs sociolinguistiques pour la Côte d’Ivoire, deux cas de réanalyses assez différents sont étudiés plus en détail dans le but d’explorer une possible convergence des langues : la possibilité pour des syntagmes prépositionnels d’avoir des fonctions de syntagmes nominaux, avec le cas particulier de pour, et la fonctionnalisation d’une forme verbale comme conditionnel périphrastique en français.
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 | 0.021 | 0.095 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".