Les parlers urbains africains au prisme du plurilinguisme : description sociolinguistique
Bibliographic record
Abstract
Les mots « tabletter », «première nation », garder la chaleur, « coup de cœur » et « pouler bicyclette », « pied la route », « cafarder », « débrouiller ne pas voler » sont des éléments des langues substrat québécois et africain, respectivement, qui naissent des phénomènes neuro-psycholinguistiques qui trouvent d’espace en français superstrat. Nous avançons que des expressions ou des mots qui s’insurgent dans français superstrat venant des espaces extraterritoriaux du français de France participent à un français des valeurs élargies de la Francophonie ; et qu’ils sont influencés par des phénomènes neuro-psycholinguistiques. Les neurons individuels, quitte collectifs, font face à des contraintes et limites de capacités expressives et se distinguent d’une collectivité donnée imposée ou tolérée et se jettent dans une plus grande collectivité qui est la Francophonie. Des analyses des auteurs autochtones de chacune de ces collectivités, surtout celles d’Afrique et de Canada, nous conduisent à déduire que leurs espaces respectifs et leurs capacités neuronales obligent des expressions qui peuvent qu’être unique à eux-mêmes et contraignent le français dynamique à se reconstruire. Ainsi, pour rester toujours vivant dans un monde qui continuent à créer des occasions de différenciation au lieu d’affiliation humaniste, force est d’observer la beauté des toiles d’araignée langagiers et qui se donne à abstraire l’impossibilité de la création des ilots étanches langagiers pour ne serait-ce que contraindre les humains à vivre plus ou moins en harmonie. Nos analyses et des interprétations portent foi à cette hypothèse.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".