Les dynamiques linguistiques de l’espace francophone de la capitale à l’aune de l’immigration
Bibliographic record
Abstract
L’arrivée de milliers d’immigrants qui n’ont ni le français ni l’anglais comme langue maternelle depuis les années 1990 n’est pas restée sans effet sur la géographie des langues dans la région de la capitale nationale. Comment le français a-t-il évolué dans la région d’Ottawa-Gatineau en leur présence? Jusqu’à quel point l’équilibre fragile qui s’y était construit entre le français et l’anglais au fil du temps a-t-il été affecté par leur poids grandissant? C’est à ces questions que cet article cherche à répondre, en s’appuyant sur l’analyse des transformations de l’espace du français, langue maternelle, au cours des 25 dernières années dans la région. Nous nous intéressons aussi aux possibilités nouvelles offertes par le territoire à la rencontre entre francophones et allophones, et à la capacité de la communauté francophone d’intégrer ultimement une partie de ces derniers. Les résultats présentés augurent d’un avenir plutôt sombre du français, surtout du côté ontarien de la frontière.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".