Notice bibliographique
Résumé
This book is a unique collection of research papers representing current directions in Russian language studies in Canada and the United States. The book is integrated thematically by its focus on Russian language structure and dynamics, as well as by the regional themes pertinent to the maintenance and acquisition of the Russian language in the US and Canada. Traditionally, Slavic and Russian studies in these countries have involved mostly literature, history, politics and culture. This collection of research papers reflects recent changes in Russian studies with a focus on language structure, language use, pedagogy and teaching methodology. At least four major trends are responsible for these changes. First, the rapid economic and social changes in Russia that occurred after the collapse of the Soviet Union in combination with the development of information technology have trigged an unprecedented change in the language structure and use, which now attracts the attention of linguists (e.g., Ryazanova-Clarke and Wade 1999). The lexical system of modern Russian is characterized “by an increased instability of the boundaries between the centre and the periphery” (Ryazanova-Clarke and Wade 1999, 75), i.e., some words from the periphery are moving into the center, while some central words are marginalized. Words change their meanings and undergo re-connotation; the morphological word formation system is extremely active; new loan words appear in abundance; and the grammatical system registers changes in preposition use, acquires a larger class of indeclinables and displays a growing tendency towards analyticity (Ryazanova-Clarke and Wade 1999).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,382 | 0,242 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».