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Record W7125903002 · doi:10.3917/ls.127.0117e

Karin HOLTER & Ingse SKATTUM (dirs) La francophonie aujourd’hui. Réflexions critiques 2008, Paris, L’Harmattan, 196 pages Compte rendu de Françoise Gadet (Université de Paris Ouest Nanterre la Défense)

2009· article· fr· W7125903002 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueLangage et société · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicLinguistic and Sociocultural Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLafora diseaseSubject (documents)Context (archaeology)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article concerne le franco-terre-neuvien, variété de français acadien parlée dans la presqu’île de Port-au-Port à Terre-Neuve (Canada). Le corpus est constitué d’enquêtes orales, enregistrées de 1981 à 1998, auprès de 53 locuteurs natifs, tous bilingues, n’ayant pas de connaissances scolaires en français, et alors âgés de plus de 40 ans. En nous appuyant sur la morphologie verbale du franco-terre-neuvien (indicatif présent, imparfait, futur et subjonctif présent), nous exposons les tentatives plus ou moins abouties de régularisation du système d’une variété de français, hors des pressions normatives, selon les perspectives théoriques de Chaudenson, Mougeon et Beniak (1993). Nous essayons d’en dégager quelques règles de fonctionnement et montrons, par exemple, que les verbes les plus courants sont aussi souvent les plus irréguliers. Cette tendance de fond qui, sous l’effet de facteurs syntaxiques et phonétiques, pourrait conduire la morphologie du franco-terre-neuvien vers un système réduit à une seule forme pour chaque temps verbal, n’élimine cependant pas les nombreuses formes singulières, dont nous essayons de rendre compte. Le polymorphisme que nous constatons chez nos locuteurs témoigne, selon nous, d’un état transitoire de l’évolution linguistique qui précède la normalisation. Cette situation résulte du maintien de stades plus anciens de la diachronie dans une variété transmise de manière strictement orale jusqu’à nos jours, et non du désordre précurseur de la mort des langues, comme pourrait aussi le laisser croire le faible nombre de locuteurs.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.425
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.030
GPT teacher head0.337
Teacher spread0.307 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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
Published2009
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