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Enregistrement W2142246053 · doi:10.5787/19-2-381

ENGLISH ... WHERE DO WE GO FROM HERE?

2012· article· en· W2142246053 sur OpenAlexaboutno aff
Jacques Picard

Notice bibliographique

RevueScientia Militaria South African Journal of Military Studies · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLexicography and Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariety (cybernetics)LinguisticsForeign languageVarieties of EnglishFirst languageHistoryGlobePsychologyComputer scienceArtificial intelligencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

English and Other Languages Jespersen (1948) ascribes the tremendous variety of the English language to the freedom a writer was given in England to "... take his words where he chooses, whether from the ordinary stock of everyday words, from native dialects, from old authors, or from other languages, dead or living. The consequence has been that English dictionaries comprise a larger number of words than those of any other nation, and that they present a variegated picture of terms from the four quarters of the globe." (Jespersen, 1948: 15). The foreign words and phrases so abundantly present in English have immeasurably enriched the language. English not only easily incorporates foreign words but also assimilates syntactical elements from other languages. This feature of English is the very reason for its rapid evolvement into a world language. The English literatures of Canada, Australia, South Africa, the United States of America, New Zealand and other English-speaking countries have all succeeded in describing situations, backgrounds and personalities typical for their territories and often better than any other language could have done. In fact, English has become so integrated in certain countries that one describes the particular local brand of English as "South African English usage", "Australian English", "American English", etc. In South Africa, for example, it would be quite normal to find words from Afrikaans incorporated in an English text, the reader turning a blind eye to these: "If you'll wear your nagmaal jacket next time ... I'll be glad to show you all over my farm where I'm not going to plant potatoes ... That is, among the haak-en-steek thorns." (Bosman, 1971).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0550,029

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 GPT0,238
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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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