La représentation de la langue dans cinq pièces de théâtre franco-ontariennes
Bibliographic record
Abstract
Dans cette étude, nous examinons la question de l'identité et de la langue en Ontario français. Nous nous intéressons plus particulièrement aux discours identitaires, tels que représentés dans cinq pièces de théâtre contemporaines franco-ontariennes : Par osmose,\nL'Hypocrite, Zag, French Town et Mathieu Mathématique. Les dramaturges (respectivement le collectif Les Draveurs, Michael Gauthier et Michel Ouellette) exploitent des thèmes comme la place du français en Ontario et l'assimilation aux\nanglophones, l'histoire franco-ontarienne, mais aussi des thèmes généraux comme l'hypocrisie, l'adolescence et la famille. Les pièces Par osmose, L'Hypocrite et Zag\ns'adressent à un public adolescent et mettent en scène des personnages adolescents, tandis que French Town s'adresse aux adultes et Mathieu Mathématique aux enfants. En nous basant sur le corpus de l'Ontario français de Raymond Mougeon, nous avons pu\nmesurer l'écart entre la représentation d'une communauté – son histoire, sa langue et sa\nculture – et ses caractéristiques linguistiques. Nous montrons que l'écart entre les usages et les représentations dépend en grande partie du thème de la pièce et du public cible.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".