Les francophones canadiens gesticulent‑ils fréquemment ?
Bibliographic record
Abstract
Selon les stéréotypes, les francophones font plus de gestes en parlant que les anglophones. L’objectif principal de cette étude est de vérifier cette hypothèse en comparant la fréquence des gestes entre des francophones et des anglophones monolingues au Canada. Le second objectif est lié au bilinguisme : la majorité des francophones au Canada parlent aussi anglais. Comme des études ont montré que les locuteurs bilingues font plus de gestes que les locuteurs monolingues, l’objectif secondaire de la recherche est donc de comparer la fréquence des gestes entre des personnes monolingues et des personnes bilingues (français et anglais). Les participantes et les participants ont visionné un dessin animé dont ils devaient ensuite narrer l’histoire. Les gestes qu’ils ont produits en racontant l’histoire ont été codés (tant les gestes représentatifs que les bâtons, soit des gestes répétitifs qui mettent l’accent sur l’importance du langage parlé). Aucune différence importante entre les deux groupes monolingues n’a été notée. Cependant, les personnes bilingues avaient tendance à effectuer plus de gestes que les personnes monolingues, et ce, dans les deux langues. Ces résultats renforcent quelque peu le stéréotype selon lequel les francophones, en particulier les personnes bilingues, gesticulent beaucoup.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".