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Enregistrement W2054970874 · doi:10.7202/038419ar

Dialectologie et standardisation linguistique – Centres et marges économiques et culturels en Basse-Bretagne

2009· article· fr· W2054970874 sur OpenAlexvenueno aff
Nelly Blanchard

Notice bibliographique

RevuePort Acadie Revue interdisciplinaire en études acadiennes · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedieval European Literature and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’étude des variations spatiales de la langue bretonne révèle le rôle très important des centres économiques et des voies de communication et permet de mettre en valeur d’une façon originale leur évolution au fil des siècles. L’approche géolinguistique permet de voir les mots courir sur les routes ou s’arrêter aux montagnes, et de mettre en lumière des zones d’entrée de nouveautés linguistiques et des zones d’archaïsmes qui donnent l’impression de « résister » à ces poussées. Par ailleurs, les choix en matière de standardisation linguistique montrent qu’ils n’ont pas toujours été faits en fonction de ces pôles économiques et qu’il n’a pas toujours été tenu compte des variations dialectales. D’autres critères ont joué un rôle important dans ce cas. Les marges en matière de standard linguistique sont bien différentes et reposent davantage sur des pôles culturels, sur l’influence de la littérature — qui ne s’est pas développée autour d’écoles en Basse-Bretagne, mais plutôt autour de groupes sociaux et d’individus —, et de perceptions sociolinguistiques. La confrontation de la dialectologie et de la sociolinguistique permettra de voir ce qu’est une marge, comment les marges se créent, selon quels processus elles se maintiennent ou non, et montrera qu’un territoire peut constituer une marge à un moment donné et changer de statut, qu’il peut former une marge dans un domaine et être un centre dans un autre.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,284 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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