Réseaux et frontières en français canadien : l’éclairage réciproque des variétés
Bibliographic record
Abstract
Cet article s’intéresse aux réseaux et frontières entre variétés et à l’éclairage que peut apporter une perspective panlectale, qui va au-delà de la traditionnelle opposition entre milieux où le français est minoritaire et milieux où il est majoritaire. Après une brève présentation de corpus de français nord-américains, dont le corpus FRAN, et des enjeux théoriques autour de leur élaboration, une série de phénomènes morphosyntaxiques ( comme / genre / like ; ça fait que / so / donc / alors ) sont examinés en vue de montrer comment la comparaison avec la variété québécoise peut éclairer la variété acadienne (désinence de la première personne du pluriel ( nous / on / je ) ; alternance avoir / être avec les verbes intransitifs), puis la variété ontarienne ( comme / genre / like ; ça fait que / alors / donc / so ) (section 3). Des notions de porosité des frontières et de réseaux ainsi que de standardisation et de nivellement linguistique sont convoquées pour discuter de la variation entre variétés.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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 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".