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Record W4323050373 · doi:10.3726/b20577

Par monts et par mots

2023· book· fr· W4323050373 on OpenAlexaboutno aff
Jonathan-Olivier Merlo

Bibliographic record

VenuePeter Lang Verlag eBooks · 2023
Typebook
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicLinguistic and Sociocultural Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesFrenchPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Montréal, Abidjan, Bruxelles… l’idée de francophonie évoque, dans le sens commun, un vaste espace où des dizaines, voire des centaines de millions de personnes, « parlent » le français. Or, un voyageur qui saute d’une de ces métropoles à l’autre ne peut que constater combien la langue, et l’utilisation que l’on en fait, changent d’un lieu à un autre. En effet, la situation du français dans le monde est extrêmement variable selon les contextes – sociaux, linguistiques, nationaux. C’est dire si la notion de francophone est fl oue, ou tout au moins susceptible d’être utilisée dans et pour des réalités très diverses. Mais alors, comment rendre compte de la multiplicité des contextes ? C’est à cette question que cet ouvrage entend s’attaquer, en interrogeant dans un premier temps le paysage francophone des sciences du langage pour identifi er les concepts, c’est-à-dire les mots, qui permettent de décrire au plus près les pratiques langagières – et les représentations qui y sont attachées – aux quatre coins de la francophonie. Car une fois mené ce travail défi nitoire, il devient possible d’imaginer un itinéraire, dûment cartographié, pour aller observer d’un continent à l’autre la dynamique du français et des langues avec lesquelles il est en contact, en visitant un certain nombre de régions emblématiques de la variété et de la variabilité des paysages sociolinguistiques dans le monde francophone (de la Belgique au Liban en passant par l’Amérique du Nord ou encore l’Afrique subsaharienne). Découvrez la présentation de l'ouvrage par l'auteur sur le site de la revue "Matices en Lenguas Extranjeras": https://www.youtube.com/watch?v=QQ4pSEItWvc

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 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: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.714
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 integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.003

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 head0.054
GPT teacher head0.307
Teacher spread0.253 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
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