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Record W7114934832

L'élision du <l> des pronoms dans les textos en français québécois : étude sociolinguistique sur le langage SMS

2025· other· en· W7114934832 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2025
Typeother
Languageen
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSociolinguisticsDialectologyYiddishContext (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude sociolinguistique examine l’élision du ⟨l⟩ dans les pronoms il(s), elle et lui dans les messages textes en français québécois. Elle a comme objectif d’identifier les facteurs linguistiques et sociologiques qui influencent ce phénomène et de comparer les résultats avec ceux rapportés dans des études sur l’oral pour des communautés linguistiques similaires. Pour ce faire, une analyse approfondie du corpus de messages textes québécois Texto4science (Langlais et Drouin, 2012) a été réalisée afin de révéler les patterns de textage de la communauté québécoise. Les messages textes ont exhibé des taux d’élisions largement inférieurs aux taux observés dans les études sur le phénomène à l’oral. Les résultats révèlent que l’élision est favorisée dans des contextes prévocaliques (pour les pronoms sujets) et postvocaliques (pour les pronoms objets indirects). Elle était aussi plus prévalente chez les participants plus jeunes. En revanche, l’élision était défavorisée dans les messages plus longs. De plus, la batterie de facteurs influençant l’élision dans les textos s’est avérée différente entre les deux médiums. Notamment, les marqueurs sociologiques classiques (le genre, le niveau de scolarité, le domaine d’emploi, etc.), à la seule exception de l’âge, n’avaient pas d’impact statistiquement significatifs sur les taux d’élision dans les textos. Les facteurs propres à l’usage du langage SMS (le nombre de textos envoyés par jour, la capacité de décodage, le type de clavier utilisé ou l’utilisation de dictionnaire ou de fonctions d’autocorrection et d’autocomplétion) n’avaient pas non plus d’effets importants sur l’élision. Ces résultats suggèrent que le médium de l’écrit et la rigidité du code écrit standard limitent dans une certaine mesure la variabilité du langage SMS. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : messages textes, élision de ⟨l⟩, analyse de corpus, français québécois, sociolinguistique

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.144
Threshold uncertainty score0.291

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.202
Teacher spread0.192 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
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