variation géographique et sociale dans le français d'internet: émojis et émoticônes en France et au Québec
Bibliographic record
Abstract
Cet article explore la variation géographique et la variation de genre dans l'utilisation des émoticônes et des emojis en français, dans deux ensembles de corpus : deux corpus de tweets géolocalisés en France et au Québec, et deux corpus de commentaires postés sur deux forums français et québécois de Reddit. Les résultats montrent que sur Reddit, les émojis sont plus fréquents dans le corpus québécois que dans le corpus français, et que les émoticônes sont plus fréquentes dans le corpus français. Ils révèlent également que les emojis sont plus fréquents que les emoticons sur Twitter, mais pas sur Reddit. L'effet du genre est significatif dans tous les corpus, les femmes utilisant plus d'émoticônes et d'emojis que les hommes. Enfin, une analyse du corpus de tweets français, qui est annoté avec l'âge, ne révèle aucun effet de l'âge sur la fréquence des emojis.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".