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Record W6986746705

Réactivité aux sacres du français québécois chez les bilingues tardifs espagnol-français

2024· other· fr· W6986746705 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2024
Typeother
Languagefr
FieldNeuroscience
TopicNeurobiology of Language and Bilingualism
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSociolinguisticsNative-language instructionArabic
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La réactivité émotionnelle des bilingues tardifs auprès des jurons et des mots négatifs de leur langue seconde (L2) a fait l’objet de plusieurs études en psycholinguistique. Parmi ces recherches, plusieurs ont mesuré le traitement émotionnel entre les langues des bilingues ou en comparaison aux locuteurs natifs de leur L2 (p. ex., Eilola et Havelka, 2010; Fan, Xu, Wang, Wu, Yang et Lu, 2018). Les résultats de ces recherches ont généralement montré que l’emploi fréquent de la L2 ainsi que la compétence langagière avancée en L2 avaient un effet sur le traitement cognitif des jurons en L2, de sorte que les réactions soient similaires à celles des locuteurs natifs, voire entre les langues des bilingues tardifs. Toutefois, la composition des groupes de participants de ces études illustre souvent un profil idéalisé du bilingue (Grosjean, 1997, 2015). De plus, peu de ces recherches ont évalué le traitement émotionnel des jurons (p. ex., Eilola et Havelka, 2010; Eilola, Havelka et Sharma, 2007) et peu ont établi des comparaisons avec les locuteurs natifs de la L2 correspondante (p. ex., Lizarazo Pereira, Roberts et Tamayo, 2023; Winskel, 2013). Ainsi, dans ce mémoire, j’ai observé le traitement émotionnel des sacres du français québécois entre un groupe de 27 bilingues tardifs espagnol-français et un groupe de 24 francophones locuteurs natifs du français québécois. Pour ce faire, j’ai mené une étude expérimentale au cours de laquelle ces participants ont effectué une tâche de Stroop émotionnelle. La liste de mots utilisés a été conçue en suivant la confection d’une méthode de base de données affectives (p. ex., Eilola et Havelka, 2007; Janschewitz, 2008). Celle-ci comprenait différents mots du français québécois, comme des mots négatifs, des mots positifs, des mots neutres et plus particulièrement des sacres. La compétence langagière en L2 a été mesurée à l’aide d’un test lacunaire de type c pour le français L2 (Renaud, 2010). Un questionnaire sur l’usage de la L2 que j’ai adapté d’Eilola et ses collaborateurs (2007) et de Li, Zhang, Yu et Zhao (2020) a permis de mesurer l’emploi et l’exposition à la L2 des bilingues tardifs espagnol-français. Diverses analyses statistiques inférentielles ont été effectuées sur les données collectées. Les résultats mettent de l’avant une différence significative entre les locuteurs non-natifs et les locuteurs natifs du français québécois en matière de réactivité aux sacres. Cette réactivité, au sein du groupe de bilingues tardifs espagnol-français, est également reliée à leur degré d’exposition au français québécois. De plus, des analyses complémentaires ont mis en évidence que les réactions aux mots négatifs étaient influencées par la compétence langagière en français L2. À ma connaissance, mon étude est la première à étudier les sacres du français québécois avec des outils expérimentaux, de même qu’à comparer leurs effets chez des locuteurs non-natifs du français québécois. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : bilinguisme, émotions en langue seconde, effet Stroop émotionnel, mots chargés émotionnellement, sacres du français québécois

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.191
Threshold uncertainty score0.384

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.215
Teacher spread0.202 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
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