L'inglese in Québec: l'utilizzo degli anglicismi nella serie televisiva "La Job"
Bibliographic record
Abstract
In Québec, tra l’inglese e il francese c’è sempre stato un rapporto di amore e odio. Difatti, all’interno della provincia si è sempre cercato di evitare l’influenza anglofona per poter mantenere la lingua francese il più pura possibile. Tuttavia, l’inglese è comunque riuscito a penetrare in ogni ambito della vita dei quebecchesi. La forte presenza di anglicismi è quindi un elemento caratteristico della variazione di francese parlata in Québec, influenzandone non solo il lessico, ma anche la morfologia, la fonetica e la sintassi. In questo elaborato ci si propone di analizzare il ruolo che l’inglese ha e ha avuto in Québec, sia da un punto di vista storico e sociale che da un punto di vista linguistico, analizzando le modalità e la frequenza con cui gli anglicismi vengono utilizzati dai quebecchesi. L’oggetto preso in analisi è "La Job", versione quebecchese della serie televisiva inglese "The Office" che, grazie al suo linguaggio informale, rappresenta il parlato della popolazione della provincia. Tuttavia, l’influenza dell’inglese sul francese non riguarda solamente il Québec, ma anche la Francia. Conseguentemente, per poter confrontare l’uso degli anglicismi nelle due variazioni di francese, verrà anche analizzata l’influenza dell’inglese in "Le Bureau", versione esagonale della stessa serie.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".