Quantitative Social Dialectology: Explaining Linguistic Variation Geographically and Socially
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Notice bibliographique
Résumé
In this study we examine linguistic variation and its dependence on both social and geographic factors. We follow dialectometry in applying a quantitative methodology and focusing on dialect distances, and social dialectology in the choice of factors we examine in building a model to predict word pronunciation distances from the standard Dutch language to 424 Dutch dialects. We combine linear mixed-effects regression modeling with generalized additive modeling to predict the pronunciation distance of 559 words. Although geographical position is the dominant predictor, several other factors emerged as significant. The model predicts a greater distance from the standard for smaller communities, for communities with a higher average age, for nouns (as contrasted with verbs and adjectives), for more frequent words, and for words with relatively many vowels. The impact of the demographic variables, however, varied from word to word. For a majority of words, larger, richer and younger communities are moving towards the standard. For a smaller minority of words, larger, richer and younger communities emerge as driving a change away from the standard. Similarly, the strength of the effects of word frequency and word category varied geographically. The peripheral areas of the Netherlands showed a greater distance from the standard for nouns (as opposed to verbs and adjectives) as well as for high-frequency words, compared to the more central areas. Our findings indicate that changes in pronunciation have been spreading (in particular for low-frequency words) from the Hollandic center of economic power to the peripheral areas of the country, meeting resistance that is stronger wherever, for well-documented historical reasons, the political influence of Holland was reduced. Our results are also consistent with the theory of lexical diffusion, in that distances from the Hollandic norm vary systematically and predictably on a word by word basis.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle