Élaboration et légitimation de l’identité francophone dans le manifeste littéraire. J’parle mal, pis j’aime ça de Joëlle Préfontaine
Bibliographic record
Abstract
Cette étude est consacrée à une analyse du manifeste J’parle mal pis j’aime ça de l’écrivaine et artiste franco-albertaine Joëlle Préfontaine. À partir d’un cadre théorique inspiré de l’analyse du discours littéraire et de l’argumentation rhétorique, je formule l’hypothèse que Joëlle Préfontaine, dans son manifeste, construit un « contrediscours idéologique » dans le but de revitaliser la variété de français rural (Farmer French), issue des parlers des pionniers dans l’Ouest canadien, et de légitimer la communauté linguistique qui la parle encore aujourd’hui. Dans un premier temps, j’observe que Préfontaine exploite les routines d’écriture du manifeste littéraire, qui se caractérise – dans J’parle mal pis j’aime ça – par un degré élevé de performabilité. Je m’attarde ensuite sur les stratégies argumentatives auxquelles l’auteure fait appel pour élaborer un ethos d’artiste engagée. Les résultats de la recherche montrent que le discours épidictique de Préfontaine vise à modifier les représentations collectives autour du vernaculaire, en insistant sur la valorisation de ses particularités linguistiques plutôt que sur l’insécurité linguistique de ses locuteurs. La manière de l’artiste de se forger une identité francophone témoigne aussi de son effort de remettre en question les stéréotypes qui circulent sur l’attitude des Franco-Albertains à l’égard de leur variété, ainsi que de la nécessité de resémantiser la topique de l’hybridation linguistique
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 | 0.008 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".