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Enregistrement W2426052771 · doi:10.71781/14800

Sí, señor, soy colombiana de pura cepa, et toi? : las formas de tratamiento del español colombiano en Montreal

2015· dissertation· es· W2426052771 sur OpenAlexaboutno aff
Sonia Castrillón

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2015
Typedissertation
Languees
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSpanish Linguistics and Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le présent travail décrit –pour la première fois– l’état actuel de la langue espagnole parlée par la communauté colombienne à Montréal sur les formes de s’adresser aux autres en langage pronominal ou nominal et la courtoisie verbale. Dans le but de réaliser cette étude, un travail de terrain a été effectué à l’aide d’un questionnaire et des entrevues orales semi-dirigées adressés à 30 informateurs. L’analyse des données, nous a permis d’établir quelques premières comparaisons entre la façon de parler des habitants de la Colombie et des Colombiens résidant à Montréal et d’identifier quelques-uns des changements linguistiques principaux dans cette communauté parlante, notamment, les variations reliées aux formes de s’adresser aux autres et aux actes de courtoisie affectés par l’influence du français et de l’anglais. L’analyse effectuée tient compte autant les aspects linguistiques, pragmatiques et sociaux que les attitudes linguistiques des interviewés. De cette façon, les résultats mettent en lumière une nouvelle description sur la dynamique de l’usage des formes de s’adresser aux autres de locuteurs originaires de trois zones dialectales représentatives de la Colombie : la région andine orientale, la région andine occidentale et la zone côtière du Caraïbe. Ensemble avec d’autres études précédentes sur la formes de s’adresser aux autres, ce travail constitue une meilleure compréhension de la réalité linguistique de l’espagnol des Colombiens unilingues, bilingues et trilingues.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,696
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2015
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