Usages et perceptions des francisations et des anglicismes par des journalistes québécois
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche présente deux études complémentaires sur la terminologie française dans la presse écrite québécoise. La première, quantitative, est une étude d’implantation qui s’inscrit dans le champ de recherche de la terminométrie. Nous avons mesuré l’implantation, dans quatre quotidiens québécois, de termes français (francisations) et de leurs équivalents anglais (anglicismes) se rapportant au domaine du cinéma et de la télévision. Nos résultats indiquent que pour trois notions sur six, c’est le mot mis en vedette dans le Grand dictionnaire terminologique de l’Office québécois de la langue française qui obtient le coefficient d’implantation moyen le plus élevé parmi les termes concurrents. La deuxième étude présente une série d’entrevues menées avec des journalistes et une correctrice œuvrant dans un journal. Par le biais d’entretiens semi-dirigés, nous avons tenté d’identifier les facteurs qui motivent l’adoption des francisations par les journalistes. Nous avons trouvé que la compréhension immédiate du vocabulaire et sa fréquence dans l’usage – des considérations liées aux normes communicationnelles et évaluatives selon le modèle de l’imaginaire linguistique – sont souvent invoquées par les acteurs de la presse écrite. D’autres facteurs, comme l’influence des pairs, le problème de l’équivalence sémantique et la préférence pour les mots courts et concis entrent aussi en ligne de compte. Les entrevues nous ont également permis de constater que les journalistes utilisent peu les ressources mises en ligne par l’OQLF pour des questions de vocabulaire.
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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".