Étude des glissements de sens induits par le contact de langues en anglais québécois : apports conjoints de la modélisation vectorielle sur corpus et de l'approche sociolinguistique variationniste
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse étudie les glissements de sens induits par le contact de langues en anglais québécois, à savoir des mots anglais préexistants utilisés avec un sens différent en raison d’une influence potentielle du français. Nous proposons une approche novatrice à l’intersection du traitement automatique des langues et de la sociolinguistique variationniste, afin de fournir une description exhaustive de ce phénomène ainsi que d’évaluer les contributions des approches sur corpus mises en œuvre ici.Afin d’effectuer des analyses computationnelles de variation sémantique, nous avons constitué un corpus composé de 78,8 millions de tweets de Montréal, Toronto et Vancouver. Le corpus a été utilisé pour mettre en œuvre différents types de modèles vectoriels, à savoir des représentations computationnelles du sens des mots. Les modèles statiques ont permis d’identifier de nouveaux glissements de sens, alors que les modèles contextuels ont permis de caractériser plus finement leurs utilisations. Malgré des résultats prometteurs, ces méthodes sont limitées par le bruit lié à leurs caractéristiques intrinsèques et à la structure du corpus.Ces approches ont été complétées par des données plus fines recueillies au moyen d’entretiens sociolinguistiques avec 15 locuteurs vivant à Montréal. Les corrélations entre les variables linguistiques et différents facteurs sociodémographiques, ainsi que les remarques qualitatives sur leur utilisation, indiquent quatre patterns de variation synchronique ; ceux-ci pourraient à leur tour refléter des processus diachroniques. Par ailleurs, la variabilité inter-locuteurs suggère un rôle important des locuteurs bilingues et plus jeunes dans l'utilisation des glissements de sens. Enfin, les scores d'acceptabilité sont faiblement corrélés avec les mesures computationnelles, ce qui suggère que ceux-ci reflètent d’autres dimensions de variation sémantique.Dans l'ensemble, cette thèse a fourni la première description systématique des glissements de sens en anglais québécois. Elle a également mis en évidence la complémentarité des approches développées dans des disciplines différentes. Ces considérations ouvrent la voie à une utilisation plus avisée des méthodes computationnelles basées sur corpus dans des études de phénomènes sociolinguistiques.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".