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Enregistrement W2625765660 · doi:10.1017/cnj.2017.30

Sociolinguistic research with endangered varieties: The case of Louisiana French

2017· article· en· W2625765660 sur OpenAlexaff
Darcie Blainey

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Linguistics / La revue canadienne de linguistique · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariety (cybernetics)FluencyEndangered speciesThreatened speciesLinguisticsWork (physics)LiteracySociologyComputer scienceGeographyPsychologyArtificial intelligenceMathematics educationPedagogyEngineeringEcologyPopulationDemographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article outlines the differences in goals, methods and results that variationist researchers may encounter when exploring and/or documenting a threatened language variety, and underscores special considerations and aspects of the research program that linguists must work to control for when working with endangered varieties of Western languages. In particular, it examines questions and strategies for dealing with sparse data for longitudinal studies; fewer speakers for stratified samples; the inverse relation between linguistic fluency and age; social network constraints in small speech communities; literacy-centric exercises in oral language communities; and larger project protocols designed for stable linguistic communities. Throughout the paper, the collection and analysis of Louisiana French liaison data from 1939, 1977, and 2010 provide an application of the proposed methods.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,224
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,224
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,294 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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