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Record W4285164226 · doi:10.1051/shsconf/202213812006

Les interrogatives totales en français québécois dans l’écrit SMS : à la croisée de l’oral et de l’écrit

2022· article· fr· W4285164226 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.
aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.

Bibliographic record

VenueSHS Web of Conferences · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicLinguistics and Discourse Analysis
Canadian institutionsUniversité du Québec à Trois-Rivières
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le français est connu pour avoir quatre variantes pour l’interrogative totale. Le français en usage au Québec en comporte une cinquième, très bien implantée à l’oral, mais rejetée à l’écrit par la norme : le - tu interrogatif. Cet article a pour objectif de quantifier la présence de cette variante dans l’écrit SMS, un écrit en principe moins assujetti à la norme et considéré comme plus proche de l’oral par son côté spontané. L’étude a été réalisée à partir d’un corpus de 641 interrogatives totales relevées dans les SMS du projet texto4science . Une comparaison de leur distribution avec les données de l’oral est ensuite faite. Elle permet de constater que le - tu interrogatif, 2e variante la plus utilisée à l’oral en français québécois, n’est plus que la 3e variante quand il s’agit de l’écrit SMS. Deux paramètres morphosyntaxiques (choix du sujet et du verbe) sont explorés pour expliquer cette différence dans le classement. Des hypothèses extralinguistiques sont finalement formulées : la longueur autorisée des messages, la visée communicative du SMS et le poids de la norme prescriptive de l’écrit.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.875
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.000

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.

Opus teacher head0.035
GPT teacher head0.309
Teacher spread0.273 · 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