Bibliographic record
Abstract
Avec plus de 622 000 francophones (Gouvernement de l’Ontario, 2019), l'Ontario compte la plus importante minorité francophone hors Québec et sa principale minorité linguistique. Cependant, le manque de visibilité publique de la francophonie ontarienne nous a amenés à remettre en question cette quasi-absence. Selon James Scott (2009), les occasions d'entendre publiquement la voix des minorités sont l'exception plutôt que la règle. Au-delà des droits linguistiques, le concept de citoyenneté linguistique (Linguistic Citizenship; Lim et al., 2018) semble prometteur car il nous conduit à nous interroger sur le degré d'agentivité sociale des acteurs minoritaires par rapport à leur voix. Grâce à l'analyse du court-métrage de Claudette Jaïko – « Deux voix, comme en écho » (1987) – cet article démontrera que les micro-actes sociolinguistiques réalisés par des acteurs sociaux minoritaires permettent d'affirmer des degrés divers de citoyenneté linguistique conduisant à l'appropriation d’une voix pour les francophones en Ontario.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".