Les variétés de français dans les aires créolophones : une comparaison entre la situation à Maurice et aux Antilles
Bibliographic record
Abstract
Bien que les Antilles (Guadeloupe et Martinique) et Maurice aient fait l'objet de nombreuses publications, les variétés de français de ces deux territoires créolophones n’ont jamais été comparées de manière systématique au niveau socio-historique et linguistique. Cet article vise à combler ce manque. Nous exposons un certain nombre de traits communs et de différences sur plusieurs aspects. Nous analysons notamment : la composition socio-ethnique des populations étudiées qui découle de leur histoire respective ; le français parlé dans les deux zones – et plus particulièrement la question des compétences de français L1 et L2, et dans le cas du français L1, celle des différentes variétés et de leur association aux groupes socio-ethniques – ; et les caractéristiques linguistiques des variétés de français des deux régions. Sur ce dernier point, on observe des similitudes à tous les niveaux. Dans le domaine phonétique et phonologique : affaiblissement du /r/, distribution complémentaire des voyelles moyennes, etc. ; dans le domaine morphosyntaxique : non-réalisation de déterminants et de pronoms, confusion entre certains pronoms d‘objet direct et indirect ainsi qu’entre certaines formes verbales, etc. ; et dans le domaine lexical/sémantique : des lexèmes communs aux deux variétés.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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 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".