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Pratiques scripturales et écriture SMS. Analyse linguistique d’un corpus de langue française

2017· dissertation· W7148257110 on OpenAlexaboutno aff
Frédéric André

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldComputer Science
TopicDigital Communication and Language
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsFrenchSociolinguisticsContext (archaeology)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis le début du XXIème siècle, la pratique du SMS interroge sur l’usage qui est fait des normes linguistiques traditionnelles dans les écrits du quotidien. Au regard de l’histoire de l’écriture, la rapidité de son avènement en tant que pratique privilégiée de la communication interpersonnelle renvoie aux questionnements sur la diffusion de toute pratique émergente : comment les gens l’utilisent-ils ? Dans quelle mesure le support qu’est le téléphone portable influence-t-il la graphie ? Les divers choix rédactionnels sont-ils liés aux paramètres d’âge, de genre, de lieu de résidence, de niveau d’études, ou d’expérience du SMS ? L’écriture SMS possède-t-elle des caractéristiques homogènes ? Quel rapport entretient-elle avec l’oral ? Peut-elle être le creuset de futures évolutions de la langue écrite ? Par l’analyse linguistique manuelle de plus de 10 000 SMS authentiques rédigés en français, issus de collectes réalisées en Belgique, sur l’île de la Réunion, en Suisse, au Québec et dans le sud de la France, cette étude montre que l’écriture SMS, générée dans le cadre d’échanges majoritairement informels où le contexte joue un rôle crucial, tend vers l’appropriation personnelle du code graphique, sans que la norme orthographique standard soit systématiquement mise à mal. Il en ressort que l’écriture SMS apparait comme révélatrice de l‘identité de chacun, en termes de rapport à l’écriture et de capacités d’adaptation du discours. Ces recherches indiquent également que l’écriture SMS présente parfois des traits qui rendent compte de l’existence d’un lien fort entre code graphique et oralisation cognitive d’un message.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.895
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0050.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.018
GPT teacher head0.326
Teacher spread0.308 · 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
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

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