Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on the social meaning behind the use of both Ukrainian and Russian in various media texts in contemporary Ukraine. I begin by situating the language issue within the current socio-political context; specifically, I briefly summarize recent language debates relevant to this paper. Secondly, I analyze selected media texts from television programs, films and popular magazines—all instances of the simultaneous and parallel use of Ukrainian and Russian. The analysis is then extended to a discussion of the media’s stake in framing the linguistic situation in Ukraine.The texts in question are approached on the premise that “media usage influences and represents people’s use of and attitude towards language in a speech community” (Bell and Garrett 1998: 3). I consider the media’s choice of language an institutionalized means of framing reality (Popp 2006: 6) and therefore the use of language in the media acts symbolically, creating prevalent ideas about what language can and should do in a particular society (Woolard and Schieffelin 1994, cited in Popp 2006: 5).My analysis of communicative exchange is carried out from the perspective of codeswitching that takes place within a larger social and political context. I address the social dichotomy of “we/they” or what Gumperz (1972) calls “metaphorical code-switching.” My analysis rests also on Auer’s code-switching framework, specifically his notions of “preference-related switching” and “sustained divergence of language choices” (1998b).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».