Voyages dans le temps et dans l’espace d’un mot marin : batture. Ce qu’en dévoilent les mises en relief métalinguistiques dans les grands corpus
Bibliographic record
Abstract
En linguistique variationnelle contemporaine, les chercheurs disposent de nombreux corpus qui ont été préparés au sein de la francophonie au cours des dernières décennies. Pour appuyer la description du français sur une analyse de réalisations effectives de la langue, il s’agit d’outils puissants s’ils sont utilisés avec précaution. Qu’en est-il de leur apport effectif pour décrire les dimensions variationnelles du français moderne dans une optique panfrancophone? En quelle mesure les dispositifs métalinguistiques auxquels ils donnent accès contribuent-ils à cerner les unités de la langue avec leurs caractéristiques sémantiques, géolinguistiques et historiques? Pour répondre à ces questions, le présent travail croise les méthodes de l’approche différentielle et de l’analyse de corpus pour retracer le trajet historico-variétal d’un type lexical qui est partagé entre le grand Ouest et plusieurs variétés de français en Amérique du Nord: « batture » (s.f.). La description s’appuie autant sur la lexicographie générale et spécialisée (notamment différentielle) que sur des ensembles textuels, en ciblant les plus grands corpus du français contemporain qui permettent des requêtes lexicales, et qui sont rendus accessibles en ligne. Si l’étude de cas confirme que les outils dictionnairiques et textuels sont véritablement complémentaires, elle montre aussi que le dépouillement de corpus est fondamental : ils fournissent d’importants renseignements sémantiques, chronologiques et, avant tout, géolinguistiques. Les dispositifs métalinguistiques qu’ils contiennent, relativement rares, sont quant à eux importants pour cibler le sémantisme du type lexical surtout. Pour cerner sa localisation et l’époque d’emploi ou encore des aspects connotatifs, des passages discursifs ordinaires apportent toutefois eux aussi des renseignements précieux. C’est la confrontation des données lexicographiques et textuelles, métalinguistiques et ordinaires, contemporaines et anciennes, qui permet de retracer le voyage du diatopisme « batture », à l’origine un terme du vocabulaire des marins, sans doute formé en moyen français tardif dans le grand Ouest de la France. Suite à divers glissements de sens, il connaît en français moderne plusieurs emplois techniques et usuels, notamment en Amérique du Nord. Ayant suivi les grandes voies d’eau outre-mer, le type lexical a pu se répandre au Canada (au Québec et autour des Grands Lacs surtout), mais aussi vers plusieurs régions aux États-Unis, pour s’établir dans l’usage contemporain non seulement au Canada, mais aussi en Acadie et en Louisiane.
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 | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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".