Le cadrage de l’enjeu linguistique dans la recherche et l’enseignement supérieur au Québec : tournants et continuités1
Bibliographic record
Abstract
À l’échelle mondiale, l’anglais tend à s’imposer comme langue privilégiée de l’enseignement supérieur et de la recherche scientifique. Au Québec, plusieurs établissements francophones offrent désormais des programmes complets en anglais et réservent à cette langue une place de choix dans leurs politiques linguistiques. Or, considérant la Charte de la langue française, qui fait du français la langue normale de l’enseignement, de nombreux observateurs s’interrogent sur cette tendance à l’anglicisation des institutions d’enseignement supérieur francophones. À l’aune du régime linguistique québécois, comment comprendre la place aujourd’hui accordée à l’anglais dans les discours et les politiques linguistiques des établissements d’enseignement supérieur? Dans une approche combinant l’analyse néo-institutionnelle et les théories du cadrage, cet article relève les moments de rupture et les éléments de continuité dans la manière dont les acteurs québécois de l’enseignement supérieur ont cadré l’enjeu linguistique depuis 1977, orientant ainsi la formulation des politiques linguistiques institutionnelles. L’article permet également de constater l’impact de la conjoncture internationale sur les discours des acteurs nationaux et le rôle actif de ces derniers en tant qu’agents de changements et de continuité.
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 | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.023 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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 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".