"Prends du temps pour toi" : étude sémantique de corpus sur les origines et la constitution des principaux usages linguistiques autour de la notion de temps pour soi en français
Bibliographic record
Abstract
Cette étude de sémantique lexicale prend racine dans l'intuition qu'il existe, aujourd'hui, un ensemble de faits d'expérience qu'on appelle en français « temps pour soi », évoqués par l'usage de certaines combinaisons lexicales qui présentent des caractéristiques communes sur le plan sémiosémantique. Elle porte ainsi sur les origines et les usages, en français contemporain, de l'expression temps pour soi et de combinaisons apparentées (moment à nous, minute à lui, journée pour elle, soirée à nous, etc.). Réunies dans un seul objet sémiosémantique -- la configuration lexicale TEMPS + pour/à + SOI --, les usages des combinaisons sont analysés selon trois aspects de la valeur définis par l'auteur : la valeur différentielle, la valeur référentielle et la valeur combinatoire. L'étude s'appuie principalement sur deux corpus qui rassemblent près de 40 000 occurrences produites entre 2000 et 2018 tirées d'articles de presse et de publications de forums en ligne. Des corpus secondaires composés d'articles de dictionnaires et de textes produits à partir du 17e siècle, ainsi que des corpus oraux constitués à partir des années 1970, sont également employés pour documenter les origines historiques des usages des combinaisons à l'étude. Les productions linguistiques sont analysées dans une perspective diachronique et diaculturelle, dans laquelle sont comparés les usages au Canada et en Europe. Les résultats montrent qu'il se constitue actuellement et depuis très récemment une notion de temps pour soi, qui correspond de manière générale à une période de temps dont bénéficie un individu qui y investit une signification personnelle. Faisant saillie par rapport aux exigences attentionnelles du travail et de la famille, le temps pour soi, tel qu'il est évoqué à travers l'usage de combinaisons lexicales privilégiées (par exemple prendre du temps pour soi), est conçu de plus en plus sous un angle agentif dans lequel le sujet est pourvu d'un pouvoir d'agir sur « son temps » en le dotant d'une finalité. Les usages des combinaisons à l'étude mettent en évidence une attention croissante portée sur la place de l'individu dans la conciliation des exigences attentionnelles de la vie quotidienne. Au terme de cette recherche, nous proposons d'appeler chrononomie cet aménagement temporel des sphères de vie, que les pratiques linguistiques, telles que l'usage de l'expression temps pour soi, concourent à réaliser.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".