Les attitudes linguistiques et l'insécurité linguistique chez les locuteurs du français langue seconde à Vancouver
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire porte sur les attitudes linguistiques des locuteurs de français langue seconde (L2) à l’Université de la Colombie-Britannique (UBC) et leurs sentiments d’insécurité linguistique. Cette étude permet de mieux comprendre comment les étudiants de français L2 à UBC acquièrent certaines attitudes envers le français et comment ces attitudes influencent leurs manifestations de l’insécurité linguistique. Pour aborder cette étude, j'ai mené des entretiens semi-structurés avec 11 participants. Les données recueillies lors des entretiens ont été analysées afin d'identifier les thèmes clés, offrant ainsi de nouveaux résultats sociolinguistiques sur les expériences des locuteurs de français L2 qui apprennent et parlent le français dans le contexte minoritaire français de la Colombie-Britannique. Les résultats révèlent que les attitudes linguistiques des participants sont façonnées par leur éducation dans les programmes d'enseignement du français langue seconde en Colombie-Britannique et au Canada. De plus, les attitudes linguistiques des participants, telles que la valorisation d'une variété standard du français de France, influencent leurs manifestations d'insécurité linguistique.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".