Structural-Semantic Peculiarities of Derogatory Marked Ethnonyms of the Canadian, Australian and New Zealand English Language
Notice bibliographique
Résumé
The article studies word formation of the derogatory marked ethnonyms (DME) of the Canadian, Australian and New Zealand English Language. DME are classified according to the method of word formation, the type of semantic transfer and deliberate phonetic distortion. Selection of the analyzed units is made out of such lexicographical sources as online dictionary of colloquial vocabulary Urban Dictionary, online dictionary Oxford English Dictionary, Merriam-Webster Online: Dictionary and Thesaurus, ABBYY Lingvo, The Free Dictionary, Dictionary.com, electronic databases The Racial slur Database and Hatebase, lists of ethnonyms from online resources canadaka.com, fact-index.com and other sources of factual materials. The urgent character of the given article is caused by lack of scientific study of the ways of word formation of DME, particularly, the units of Canadian, Australian and New Zealand English. Separation of the criteria of their description and division into groups are considered to be important. The aim is to justify the linguistic phenomenon of DME through determining their structural and semantic characteristics in Canadian, Australian and New Zealand English. Achievement of the aim requires solving the following problems: 1) to identify the structural and semantic parameters of formation of DME; 2) to improve the structural and semantic classification of A.I. Hryshchenko for Canadian, Australian and New Zealand English.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».