Andean Spanish and the Spanish of Lima: Linguistic Variation and Change in a Contact Situation
Notice bibliographique
Résumé
One of the frequently mentioned results of globalization has been its detrimental effects on the maintenance of minority languages. It has been estimated that of the roughly 6,000 languages spoken across the globe in 2000, between 50 per cent and 90 per cent will not survive the twenty-first century. For the Quechua-speaking masses in Peru, who lived in relative isolation in the Andean region following the Spanish invasion in the sixteenth century, the twentieth century brought increased opportunities for contact with Spanish speakers as a result of the modernization of the economy, the development of communication networks and the initiation of massive migration from the Andean region to the coast. These changes have brought about a rather rapid language shift from Quechua to Spanish, as is apparent in census data. In 1940 over half the population of Peru spoke an indigenous language. However, by the 1980s only one-quarter of the population claimed some proficiency in one of these languages. According to census data, approximately 60 per cent of those who speak an indigenous language in Peru also speak Spanish (Pozzi-Escot, 1990). Thus, there has been fairly rapid language shift in Peru over the past 65 years. Mufwene (2004: 207) has described language shift among Native Americans in ecological terms, as ‘an adaptive response to changing socioeconomic conditions, under which their heritage languages have been undervalued and marginalized’. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».