Des moyens d'expression de l'intensité dans le langage des jeunes Québécois
Bibliographic record
Abstract
Cette étude porte sur les moyens d'expression de l'intensité élevée dans un corpus de langue orale de jeunes Québécois. Notre objectif est de voir comment ce phénomène se manifeste dans cette variété sociolectale et de mieux comprendre le comportement des formes qui le caractérisent à l'oral. \n \nÀ côté des moyens traditionnels partagés par le français standard et le français québécois, nous retrouvons des procédés moins conventionnels qui appartiennent avant tout au langage familier. Notre intérêt s'est particulièrement porté sur les formes plus typiquement associées au français québécois. Parmi celles-ci, nous retenons particulièrement les variantes des formes adverbiales standard telles les ben, les benben, les don ben, les ben raide...; les locutions prépositionnelles à l'os, au boute, au fond..., les préfixes intensifs archi, hyper, super...; les adjectifs à valeur adverbiale rare, raide, de même que les adjectifs méchant, maudit, éc?urant qui, en québécois, caractérisent bien le phénomène de l'intensification par la qualification; et enfin, mais non le moindre, l'emprunt à l'anglais full. On a également relevé un usage important des sacres et des jurons utilisés comme intensifs Les hostie, les maudit, les taber, les sacrament, les ostiche... sont régulièrement exploités par les jeunes et viennent pimenter leurs expressions. \n \nOn est ainsi à même de découvrir la vitalité de la langue québécoise et l'usage que font les jeunes de toutes ces formes dans leur langage spontané. Cette étude illustre bien la force et l'originalité de ce phénomène dans le langage des jeunes Québécois d'aujourd'hui. \n
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".