Variation et oralité dans les commentaires écrits dans l’espace public de Facebook par des internautes au Québec
Bibliographic record
Abstract
La communication par le biais des technologies numériques est devenue un moyen omniprésent d’échanger par écrit. Ces écrits numériques, surtout ceux produits grâce aux plateformes interactives du Web 2.0, représentent un nouvel usage social de la langue et ressemblent souvent aux conversations à l’oral. Les sociolinguistes notent l’importance d’étudier cette forme langagière hybride, qui contient des éléments des codes écrit et oral, en plus de symboles. Les recherches dans ce domaine sur l’anglais se multiplient, mais il existe moins de recherches sociolinguistiques variationnistes sur l’emploi du français et en particulier sur le français québécois. Dans ce cadre, cet article présente une analyse variationniste du français québécois sur Facebook. Les résultats sont comparés à ceux attestés dans d’autres contextes numériques et oraux québécois, dans le but de cerner le degré d’oralité de la communication numérique écrite (CNE) sur Facebook. Cet article conclut en discutant des causes possibles de l’hybridité dans la CNE, et de ses conséquences pour la théorie sociolinguistique.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".