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Enregistrement W1938032649

Language in the Public Space of a Dalmatian Town: The Linguistic Landscape of Zadar

2012· article· en· W1938032649 sur OpenAlexaboutno aff
Antonio Oštarić

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics, Language Diversity, and Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguistic landscapeCroatianLinguisticsSpace (punctuation)GeographyLinguistic analysisLandscape designCultural landscapeSociologyHistoryAnthropologyArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this paper is to analyse and describe the linguistic landscape of Zadar. Zadar is one of Croatian towns that have been parts of different socio-cultural and administrative entities throughout several millennia of their history. In its history Zadar was also the final destination of many migrants and immigrants. Because of these facts, Zadar has almost always been a multilingual town and its contemporary linguistic ecology (although slowly changing) is one of the most interesting ecologies in Croatia, because of the existence of several Croatian dialects, regiolects and standard languages (Brozovic, 1976). In this paper I will present the results of the analysis of the linguistic landscape of Zadar. The analysis will be based on methodology used in previous research on linguistic landscape (Backhaus, 2007 ; Cenoz and Gorter, 2006 ; Gorter, 2006 ; Jaworski and Thurlow, 2010 ; Franco Rodriguez, 2009 ; Shohamy et al., 2010 ; Shohamy and Gorter, 2009). However, most of previous research on linguistic landscape was conducted in towns and cities comprising rival ethnolinguistic communities actively participating in the symbolic construction of public space with their choices of language on signs (cf. linguistic landscapes of Jerusalem, Montreal, Brussels, Tokyo, Rome, San Sebastian, Bangkok, and other). In Zadar, on the other hand, several ethnolinguistic communities exist (with varying numbers of members), but the results will show that the linguistic landscape does not display elements of rivalry between them. The methodology used in this research is similar to methodologies used in previous studies of linguistic landscape. The elements of linguistic landscape (Backhaus, 2007) will be photographed with a digital camera on five locations in the town (quarters Arbanasi, Poluotok, Vostarnica, Relja, and Puntamika). These locations are chosen because they contain numerous religious, administrative, municipal, educational, and juridic institutions, which is the reason why all citizens of Zadar must at some point pass through these quarters and experience the linguistic landscape. The photographs will then be analysed according to standard procedure developed by previous researchers (explained in detail in Backhaus, 2007). However, most previous studies of linguistic landscape have only taken into account the texts on the signs and the frequency of languages, but have forgotten authors and the ideological processes behind the authors' decisions. In this paper, the results will also incorporate the qualitative data collected in interviews with people actively involved in the production of signs in public space and people who are active consumers of these signs, i.e. the passers-by. These qualitative data will hopefully provide an insight into different ideological aspects of the production of language in the public space.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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