Usages lexicaux propres au français du Québec /
Bibliographic record
Abstract
Point de vueDirectrice de la qualité de la communication à l'École des HÉC, Marie-Éva de Villers est l'auteure du Multidictionnaire de la langue française, du Multi des jeunes et de La Grammaire en tableaux.Elle a reçu en 1997 la médaille de l'Académie des lettres du Québec pour l'ensemble de son oeuvre et son engagement envers la langue française.Établir un usage réel et actuel du français écrit québécois à l'aide de deux quotidiens importants, Le Devoir et Le Monde, voilà un projet d'envergure dont l'auteure dévoile ci-dessous un aperçu.La différence est-elle bien réelle, reconnaissable, descriptible ?« C'est à nous de contribuer à recenser et à présenter objectivement ces faits qui attestent, nous en sommes les témoins convaincus et émerveillés, du bruissement de la langue, de son unité dans la diversité.» Pierre Réseau ous avons fait nôtre le programme proposé par le lexicographe du Trésor de la langue française à l'occasion du colloque sur la lexicographie québécoise tenu à Québec en 1985[1] : analyser un usage réel et actuel du français écrit québécois à partir de l'observation détaillée des textes d'un quotidien du Québec au cours d'une année entière ; recenser dans ce titre de presse les faits lexicaux qui témoignent de l'unité de la langue française, c'est-à-dire les emplois qui composent le tronc commun de tous les francophones ; relever dans ce titre de presse les faits lexicaux qui traduisent la diversité de la langue française, c'est-à-dire les emplois qui appartiennent en propre au français du Québec.Plus précisément, l'objectif de cette recherche est de répertorier les usages québécois de la langue française contemporaine essentiels à la couverture de l'information d'un quotidien du Québec, Le Devoir.À partir des corpus informatisés du Devoir et du Monde (version intégrale de 1997) et au moyen d'une étude comparative entre ces titres de presse québécois et français, nous nous proposons d'isoler les emplois lexicaux qui appartiennent en propre au Marie-Éva de Villers Volume 4, numéro 4, 1999 Dictionnaire Lexique Usages lexicaux propres au français du Québec Précédent Suivant français d'ici, de les analyser, de les dé nir, d'en déterminer la fréquence, de les quanti er par rapport aux mots du français commun usités au Québec.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.015 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 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".