De la variation lexicale en franco-ontarien: les données du corpus de Casselman (Ontario)
Bibliographic record
Abstract
Résumé Notre étude traite de l'alternance des formes exprimant les notions de « véhicule automobile » et de « travail rémunéré » dans un corpus d'entrevues recueillies dans le village franco-ontarien de Casselman. Après avoir présenté les études antérieures portant sur la variation lexicale en français laurentien, nous exposons nos hypothèses, les principales caractéristiques de la communauté de Casselman, la méthodologie, puis nos résultats analysés à la lumière des recherches publiées jusqu’à maintenant. Notre objectif est de fournir des données provenant d'entrevues récentes, réalisées auprès d'adultes et d'adolescents franco-ontariens, afin de : 1) dégager les points de convergence et de divergence dans les pratiques linguistiques des Franco-Ontariens observés jusqu’à présent, 2) fournir des preuves supplémentaires appuyant la thèse de l'unité des variétés de français laurentien, et plus globalement, 3) illustrer à nouveau l'intérêt des études lexicales en linguistique variationniste.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".