Les verbes niaiser et déniaiser en français québécois et en français général
Bibliographic record
Abstract
Les verbes SUZELLE BLAIS niaiser exdéniaiser en français québécois et en français général En français général, le verbe niaiser ne figure, aujourd'hui, que dans les grands dictionnaires, avec les mentions vieux (Grand Robert de la langue française), classique et littéraire (Grand Larousse de la langue française) et vieilli ou régional (Canada) dans le Trésor de la langue française.Déjà dans son édition de 1948, le Dictionnaire encyclopédique Quillet qualifiait le verbe niaiser de rare.Ce dernier a fini par disparaître des dictionnaires usuels, et s'il figure encore dans Le Petit Larousse 2006, c'est uniquement comme québécisme.Le mot est, en effet, bien vivant au Québec et il s'est enrichi de nouvelles acceptions.Attesté depuis 1549, le verbe niaiser est dérivé de niais (XIII e siècle) au sens moderne de « sot ».Il signifie d'abord « faire le niais », puis « s'amuser à des sottises » depuis 1580 chez Montaigne.Ce dernier écrit : « Si philosopher c'est douter, comme ils disent, à plus forte raison niaiser et fantastiquer [« imaginer selon son caprice ; suivre sa fantaisie dans une composition » ], comme je fais, doit estre doubter 1 ».Antoine Furetière est l'un des rares lexicographes à consigner les deux sens, car c'est surtout le second de ces emplois qui sera usuel, soit « s'amuser à des futilités, des niaiseries, perdre son temps ».Dans l'édition de 1690 de son dictionnaire, il écrit sous l'article niaiser : « Faire l'Innocent, & le Niais.C'est un sot qui ne fait que niaiser, quand il parle, qui ne dit rien de bon.Niaiser, signifie aussi, S'amuser à la bagatelle, consommer son temps à de vaines occupations, à des choses inutiles.On ne sçauroit dire à quoy cet homme passe sa vie, il ne fait tous les jours que ravauder [qu'il définit par : « s'occuper à des affaires inutiles, ou de néant »] ck Niaiser 2 ».Ces deux acceptions, comme nous le verrons, sont encore d'un emploi courant en français québécois.
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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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".