De la variation linguistique dans le rap québécois. Une étude sociolinguistique
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre de ce mémoire, nous avons effectué une étude sociolinguistique de trois variables linguistiques à partir d’un corpus de chansons de 50 artistes du genre rap québécois. Notre question de départ était : comment se caractérise la variation linguistique au sein de la production des artistes rap québécois et quels facteurs internes et externes à la langue conditionnent cette variation? Plus particulièrement, nous avons examiné la variation des trois variables suivantes : 1) l’alternance entre so, (ça) fait (que), alors et donc, 2) l’alternance entre j’vais, j’vas et m’as, et 3) la réalisation de tout et tous en [tƱt]. Notre hypothèse est la suivante : en raison de la nature du genre musical rap, nous nous attendons à ce que les formes marquées par un caractère vernaculaire dominent. Néanmoins, la modalité écrite des paroles conditionnerait potentiellement la production des artistes rap. Pour vérifier cela, nous avons adopté une méthodologie appuyée par des outils informatiques de traitement automatique du langage naturel qui nous ont permis de traiter un mégacorpus composé de 2 965 chansons et de 1 454 425 mots. À travers une analyse multivariée, nous avons identifié les facteurs les plus impliqués dans la variation des trois variables cibles. Nous avons trouvé notamment que la variante so sert de marqueur d’identité bilingue et qu’elle est typiquement produite par les artistes ayant pour modèle normatif une variété de français montréalaise distincte du français québécois traditionnel. Par contraste, les variantes (ça) fait (que) et j’vas s’avèrent plus présentes dans les textes des artistes ayant pour modèle normatif le français québécois. Nous avons également constaté que la forte association à la modalité écrite explique probablement une surprenante présence particulièrement élevée des variantes alors, donc et j’vais dans les paroles de chansons rap. Cependant, malgré l’influence de la non-spontanéité dans ces cas, nos résultats concernant tout et tous ont plutôt mis en évidence la prégnance des facteurs internes qui conditionnent la production de [tƱt] dans les chansons rap, ce qui représente un cas de convergence majeur entre nos analyses et celles présentées dans les études antérieures. Nous concluons notre travail en soulignant l’existence potentielle de multiples normes linguistiques du français au Québec ainsi que l’influence de la spontanéité sur la variation au sein des chansons rap qui, elles, sont de nature travaillée et donc non spontanée, bien qu’il s’agisse d’une production orale.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".