Les déterminants de l’usage du français en milieu de travail au Québec
Bibliographic record
Abstract
La plupart des travaux portant sur l’usage du français en milieu de travail tendent à adopter une perspective métrologique qui vise à cerner les déterminants de l’utilisation du français en milieu de travail. Dans ce mémoire, nous cherchons à changer d’optique en envisageant non pas d’expliquer les déterminants de l’usage principal du français en milieu de travail, mais à connaitre les principaux contextes auxquels les personnes se réfèrent pour déclarer le français comme langue principale de travail. Nous faisons en effet l’hypothèse que le fait de déclarer le français comme langue principale de travail est le résultat d’une synthèse de pratiques linguistiques contextuelles distinctes. Pour répondre à cet objectif de recherche, nous mobilisons les données d’une enquête de l’Office québécois de la langue française réalisée en 2007. Au sein de l’ensemble des contextes de travail pris en compte dans cette enquête, nous avons choisi cinq contextes : la réunion de travail, la lecture de documents produits par l’entreprise, le fait de communiquer avec l’extérieur, le fait de communiquer avec le ou les supérieurs immédiats et l’utilisation des technologies de l’information. Ainsi, nous nous sommes limités d’abord à l’étude d’un certain nombre de contextes qui touchent presqu’à l’ensemble des travailleurs particulièrement ceux qui ont à communiquer avec des supérieurs, à lire des documents produits par leur entreprise, à participer régulièrement à des réunions de travail, puis nous abordons des contextes plus spécifiques et qui touchent à un nombre plus faible de travailleurs tels : ceux qui ont à utiliser des logiciels et enfin à communiquer avec l’extérieur. Notre analyse révèle que, au-delà des caractéristiques individuelles et du contexte général du milieu de travail, ces usages contextuels des langues en milieu de travail prédisent mieux la déclaration de la langue de travail des travailleurs. Quand il s’agit de déclarer la langue principale de travail, les travailleurs semblent principalement faire référence à la langue qu’ils utilisent dans les réunions de travail, dans la langue de lecture des documents produits par l’entreprise, dans les communications avec les supérieurs immédiats ainsi qu’aux versions linguistiques des logiciels utilisés et des communications avec des clients et fournisseurs de l’extérieur du Québec.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".