La gestion de dilemmes norme/usage sur le plan lexical par des professionnels pratiquant la révision unilingue française au Québec
Bibliographic record
Abstract
Les réviseurs professionnels utilisent une pluralité d’ouvrages de référence, dans lesquels on observe une absence de consensus sur certains emplois ou une différence entre ce qui est prescrit (« norme ») et ce qui est réellement utilisé par les locuteurs (« usage »). Ces situations de dilemme norme/usage obligent le réviseur à prendre position, non seulement parce qu’il est l’une des dernières personnes à évaluer la qualité d’un texte avant sa publication, mais aussi parce qu’il est un professionnel de la langue qui jouit d’une autorité en la matière auprès des personnes qui le mandatent. Dans ce mémoire, nous avons cherché à mieux comprendre ce qui amène des réviseurs professionnels à maintenir ou à remplacer dans un texte des emplois qui peuvent les placer en situation de dilemme norme/usage. Pour y parvenir, nous avons fait réviser un texte qui comporte de tels emplois à vingt réviseurs professionnels pratiquant la révision unilingue française au Québec. Puis, au moyen d’un questionnaire électronique, nous avons recueilli les justifications des réviseurs sur ces emplois en vue de les analyser à partir du modèle de l’Imaginaire linguistique d’Houdebine, qui permet de mettre en lumière les divers arguments que les réviseurs peuvent avancer lorsqu’ils doivent prendre des décisions sur le plan normatif. Il ressort de notre analyse que les réviseurs font davantage confiance aux indications normatives des ouvrages de référence qu’à leur propre jugement professionnel pour décider de remplacer ou non dans un texte un emploi caractérisé par un dilemme norme/usage. Ils ne prennent pas toujours en considération d’autres facteurs dans l’évaluation de l’emploi, comme la situation de communication ou la fréquence d’usage, se conformant la plupart du temps à l’indication normative d’un ouvrage de référence, et plus particulièrement à celle du Grand dictionnaire terminologique de l’Office québécois de la langue française.--Mots clés : révision professionnelle – norme lexicale – ouvrages de référence
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 | 0.007 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".