MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2092207525 · doi:10.1177/0075424211414808

The Written Questionnaire as a Sociolinguistic Data Gathering Tool

2011· article· en· W2092207525 sur OpenAlexaffabout
Stefan Dollinger

Notice bibliographique

RevueJournal of English Linguistics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsPsychologyData collectionRelation (database)Equivalence (formal languages)HistoryComputer scienceSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self-reports in linguistic study, which were central to the dialect surveys of the twentieth century, have, by and large, been relegated to the sidelines by more advanced sociolinguistic techniques in recent years. This article probes into the validity of written self-report surveys in relation to the fieldwork method for Vancouver, British Columbia. Confirming Chambers’s general findings of equivalence, it produces insights into the preferred length of written questionnaires and offers recommendations as to question type. The present article also compares the written questionnaire results to acoustically analyzed recorded data for yod-dropping and the low-back vowels before /r/, identifying linguistic items that correlate well with results from self-reports and those that fail to produce reliable results because of ongoing linguistic change or reindexicalization in the case of yod-dropping. Overall, written self-report surveys are found to be highly reliable data gathering tools if certain factors are kept in mind.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,501
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,590

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,501
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations64
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of English LinguisticsMême sujetLinguistic Variation and MorphologyTravaux en français237 207