Le bon usage québécois. Étude sociolinguistique sur la norme grammaticale du français parlé au Québec
Bibliographic record
Abstract
"Du concept général de norme à celui de norme linguistique , du français parlé en Nouvelle-France aux grands enjeux linguistiques de la Révolution tranquille, de la qualité de la langue au français des médias, voilà quelques-unes des problématiques abordées à travers cet ouvrage divisé en trois chapitres centrés sur la norme du français québécois. Mais au-delà de l’exercice de synthèse, je propose avant tout de répondre aux questions suivantes : quels sont les locuteurs qui détiennent le bon usage québécois ? La norme du français parlé au Québec est-elle différente de celle des autres pays de la francophonie ? Et enfin, quels sont les grands traits linguistiques qui caractérisent le français québécois soutenu ? Pour ce faire, je présente une analyse sociolinguistique de 18 variables grammaticales réalisée à partir d’un corpus de français québécois soutenu, le corpus Le point . Cette étude offre ainsi un premier portrait du français socialement valorisé par les élites sociales et culturelles québécoises."--Page 4 de la couverture
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".