Bibliographic record
Abstract
Dans cette contribution, je propose l’interprétation d’une réaction individuelle face à des pratiques de marquage du discours rapporté utilisées dans des médias en milieu linguistique minoritaire (l’apposition à la suite de propos présentant des particularismes linguistiques locaux d’un (sic) ainsi que divers marquages métadiscursifs type « nous dit-il avec son charmant accent acadien »). Une recherche systématique au sein d’un corpus montre que ces pratiques sont notables bien que peu courantes. Ces pratiques relèvent sans doute de techniques professionnelles bien établies. Il n’en demeure pas moins qu’elles peuvent s’avérer indélicates envers la communauté que ces médias desservent ce dont témoigne la réaction individuelle que je prends comme point de départ. Je propose que l’on peut voir dans ces pratiques une forme d’arrogance linguistique (Messaoudi 2021) constituant une micro-agression linguistique (Razafimandimbimanana et Wacalie 2020) de plus auxquelles font face les minorités linguistiques.
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 | 0.001 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".