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Record W4386701387 · doi:10.17605/osf.io/5fsdx

Grammaire du français hors-sexe (la solution en i)

2023· preprint· fr· W4386701387 on OpenAlexaboutno aff
Marie‐Claude Marsolier, Pris Touraille, Marc Allassonnière‐Tang

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2023
Typepreprint
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicGender Studies in Language
Canadian institutionsnot available
FundersUniversité de Liège
KeywordsGrammatical genderPsychologyLinguisticsPhilosophyNoun

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce texte est actuellement un document de travail (work in progress). Nous y présentons une solution grammaticale 1 cohérente et parcimonieuse qui, en permettant d'éviter tant l'usage de la catégorie commune du « sexe » en français que celui du masculin à valeur générique (Elmiger 2013 ; Gygax 2021 ; Gygax et al. 2008 ; Brauer et Landry 2008), est destinée-c'est l'intention scientifique qui lui est attachée-à devenir un outillage cohérent de rupture épistémologique à l'usage des sciences sociales et de la recherche scientifique en général (Touraille et Allassonière-Tang 2023). Construire une façon cohéremment « épicène » (Elmiger 2023) de parler et d'écrire en français-une « grammaire hors-sexe », comme nous avons choisi de l'appeler ici-implique de créer un nouveau « genre grammatical » qui ne soit plus « basé sur le sexe » (Corbett 2013) des référents animés. Ce nouveau genre grammatical au sens de la linguistique se matérialise par une « marque de genre » distincte de la marque du « féminin » et de celle du « masculin », offrant ainsi la possibilité de s'exprimer hors de la catégorie de sexe (raison pour laquelle Pris Touraille a créé le mot « hors-sexe » que nous avons adopté ici). Cette opération qui s'apparente à un « dégenrage » catégoriel de la langue 2 au sens ici sociologique du mot genre et au sens que lui donnait l'écrivaini Monique Wittig quand iel parlait d'abolir la « marque de genre » (Wittig 2001 [1985]), aboutit à théoriser, si on veut faire un peu d'humour transdisciplinaire, la création d'un « genre (grammatical) dégenré » 3. Pris Touraille et Marc Allassonnière-Tang considérant que l'usage linguistique traditionnel de la notion de « genre » au sens général de « classe nominale » ne produit pas l'intelligibilité souhaitée dans le contexte interdisciplinaire où nous nous situons, nous évitons ici d'avoir recours à l'expression « genre horssexe » et parlons plutôt de créer une catégorie grammaticale hors-sexe et une marque d'accord grammatical hors-sexe (ou épicène) : les deux termes hors-sexe et épicène étant pour nous à l'heure actuelle conceptuellement synonymes. Matérialiser une marque hors-sexe consiste, d'une part, à créer de nouveaux noms avec une forme distincte de celles des noms féminin et masculin homologues lorsqu'elles diffèrent entre elles (par 1 Cette solution, soumise sous forme d'article à la revue GLAD !-Revue sur le langage, le genre, les sexualités fin 2022 et annoncée comme devant être publiée dans sa rubrique « Créations » (Touraille et Allassonnière-Tang 2023) a finalement été refusée en mai 2023 au motif principal qu'il ne s'agissait pas d'un travail descriptif, mais « prescriptif » selon les termes du comité de rédaction. 2 Nous utilisons à ce titre volontiers l'expression français dégenré, expression qui semble avoir fait son apparition au Canada: https://ici.radiocanada.ca/ohdio/premiere/emissions/le-15-18/segments/chronique/68487/non-binairelangue 3 Ceci pourrait commencer à alerter la communauté des linguistes comme celle des sociologues sur un débat terminologique qu'il serait bien de mener en commun si l'on veut arriver à des positions théoriques interdisciplinaires cohérentes (remarque de P. Touraille).

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)0.018
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.806
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0180.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0030.004
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.260
Teacher spread0.238 · 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
GenreEmpirical

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
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