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Enregistrement W1969441012 · doi:10.1215/00031283-2009-014

REVISED PERCEPTIONS: CHANGING DIALECT PERCEPTIONS IN WISCONSIN AND MICHIGAN'S UPPER PENINSULA

2009· article· en· W1969441012 sur OpenAlexaboutno aff
Kathryn Remlinger, Joseph Salmons, Luanne von Schneidemesser

Notice bibliographique

RevueAmerican Speech · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeninsulaIndexicalityPerceptionVariety (cybernetics)Ethnic groupGeographyVariation (astronomy)SociologyEconomic geographyHistoryLinguisticsAnthropologyPsychologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article documents the developing awareness of and positive attitudes toward regional English used in Michigan's Upper Peninsula and Wisconsin and also exemplifies some key regional markers in each variety. Findings demonstrate how this awareness and affinity has taken shape through historical processes. These processes have affected the structure of variation in that features once considered ethnic markers are now recognized as regional features. This indexical shift has occurred through relations with outsiders and economic processes. These new indexes are reinforced through discursive and metadiscursive practices, in particular those represented in the media, and are very much underway, shifting and changing at present. With them, some structural features have come to mean “local” and those who use them are perceived to be the “best” speakers and thus the “most authentic” locals, despite the fact that many of the stereotypical features are found throughout the upper Midwest, even in other parts of the United States and southern Ontario.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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