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Record W4254757721 · doi:10.3917/dbu.slfcl.2015.01

S'approprier le français

2015· book· fr· W4254757721 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueChamps linguistiques. Manuels · 2015
Typebook
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Que la promotion du citoyen dans l'espace public passe par la maitrise des outils symboliques, et particulièrement du langage, est chose bien connue. Ce que l'on croit aussi savoir, c'est que les usagers éprouveraient de plus en plus de mal à maitriser ces outils. Et ce déficit serait surtout criant chez les francophones. La langue française n'est-elle pas perçue, à tort ou à raison, comme difficile, exigeante et trop dépendante d'une tradition élitiste ? S'il s'avérait que cette crise a bien lieu, il y aurait là un grave problème social : comment accepter que des usagers se sentent exclus de leur propre langue et de celle de la Cité ? Les organismes chargés de la politique des langues dans la francophonie septentrionale (France, Québec, Belgique, Suisse) ont voulu s'emparer de ce problème dans un colloque dont on trouvera les traces dans le présent volume. Les textes ici réunis à leur initiative étudient les représentations qui bloquent l'appropriation de la langue et envisagent les moyens d'agir sur elles ; ils proposent des pratiques didactiques propres à favoriser l'appropriation de la langue ; ils donnent à réfléchir sur les réformes de la langue susceptibles de renforcer son appropriabilité. En balisant les pistes menant à une meilleure appropriation du français par les francophones et les non francophones, ces travaux visent une réduction du cout social de la non-maitrise de la langue et, en dernière instance, une meilleure intégration de tous à la vie de la Cité.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.357
Threshold uncertainty score0.710

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0100.009
Scholarly communication0.0080.004
Open science0.0000.003
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.002

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.

Opus teacher head0.233
GPT teacher head0.436
Teacher spread0.203 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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
Published2015
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