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Enregistrement W1508046083 · doi:10.1111/j.1467-9841.2011.00504.x

Properties of the sociolinguistic monitor<sup>1</sup>

2011· article· en· W1508046083 sur OpenAlexaff
William Labov, Sharon Ash, Maya Ravindranath, Tracey L. Weldon, Maciej Baranowski, Naomi Nagy

Notice bibliographique

RevueJournal of Sociolinguistics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogarithmStandard deviationLogarithmic scaleMathematicsStatisticsVariation (astronomy)PsychologyLinguisticsAstrophysicsPhysicsAcousticsMathematical analysisPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the perceptual aspect of quantitative sociolinguistic variation in order to derive properties of a sociolinguistic monitor integrated into linguistic processing in real time. A series of experiments measured listeners’ sensitivity to frequencies in the form of variable percentages of the non‐standard apical form of the variable (ING). Subjects heard ten trial readings of broadcast news from the same speaker, and rated them on a seven‐point Likert scale of professional suitability. Responses conformed closely to a logarithmic function in which the effect of each deviation from the norm was proportional to the percent increase in deviations. The logarithmic pattern of responses was replicated in group and individual experiments in Philadelphia, Pennsylvania, and in group experiments in Columbia, South Carolina and Durham, New Hampshire. South Carolina subjects were less critical of the /in/ variant in news broadcasting but showed the identical logarithmic function in reacting to Northern and Southern speakers. Inferences are drawn on the window of temporal resolution of the sociolinguistic monitor, its sensitivity and the pattern of attenuation over time.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations184
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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