Bibliographic record
Abstract
Voici un phénomène unique dans le monde occidental : la fixation des Québécois sur la question linguistique. Ce livre d’abord publié il y a plus de vingt ans – mais toujours d’une brûlante actualité – retrace l’histoire de cette obsession et brosse le portrait de l’évolution du français au Québec sur la base d’une analyse du discours tenu par les Québécois sur leur propre langue.Perçu comme une dimension névralgique de l’identité collective, le français au Québec suscite toutes les polémiques, et cela depuis au moins un siècle. Pour s’en convaincre, il suffit de relire les chroniques, les lettres des lecteurs, les conférences, les discours et les sermons reproduits dans la presse. La nature même de cette langue – French Canadien Patois, joual, franco-québécois, français standard – ne fait pas l’unanimité. Par quel processus, depuis la Conquête, les rapports entre les Québécois et leur langue sont-ils devenus si complexes et si difficiles ? En dégageant le sens profond de cette transformation, l’autrice démontre qu’en parlant de sa langue on ne fait jamais que parler de soi-même et reconstitue, au fil de son essai, une image étonnante de la société québécoise.Ce livre est aussi paru en anglais sous le titre de Obsessed with Language. A Sociolinguistic History of Quebec chez Guernica en 2009.
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 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".