Faut-il intégrer les mots de la francophonie dans notre enseignement ?
Bibliographic record
Abstract
Toute langue est influencée par le milieu social dans laquelle elle est parlée et par le lieu où elle est employée. À l´heure actuelle, où nos étudiants font de plus en plus souvent une partie de leurs études dans des universités étrangères, il nous paraît important d’intégrer à nos cours certains aspects des variations géographiques du français, surtout sur le plan lexical et syntaxique. Notre étude porte sur les particularismes du français parlé en Suisse, en Belgique et au Québec. Nous insistons sur trois types d’expressions : celles liées au contexte sociopolitique propre à ces trois pays, celles concernant la vie quotidienne et enfin certains tropismes et les particularités morphosyntaxiques. Nous passons en revue ces exemples, ensuite nous nous interrogeons sur la façon d’intégrer ces mots de la francophonie dans notre enseignement et nous proposons quelques types d’activités à réaliser en classe.
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".