Notice bibliographique
Résumé
What does one need to know, ideally, when beginning to do fieldwork? As I think back to when I first did fieldwork, review my years of active and intensive fieldwork, and consider teaching a field methods course, many different things come to mind. In this article, I will concentrate on a few lessons about the linguistic aspects of fieldwork that I learned early on in doing this work, including the following items, which can perhaps be thought of as slogans to keep in mind when preparing to do fieldwork: a) Pay careful attention to information about the language that the speaker you are working with wants you to hear. b) Know the available literature and respect it, but keep in mind that there is always more to learn. c) Avoid isolating areas of the language so that you lose track of the fact that language is a complex, dynamic system. d) Bring as much knowledge as you can, from all domains – about language, about linguistics, about people. e) Do not straightjacket the language into categories that you bring to it – let it live on its own. f) Do not think that language is a monolithic entity within a community. There is variation within language, and this must be part of any analysis. g) Not all speakers have the same strengths. h) A good working relationship is an evolving thing. Both speakers and the linguist must get to know one another. i) Be open to learn.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,021 |
| Communication savante | 0,013 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,023 |
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 ».