MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2654413336

Documenting variation in (endangered) heritage languages: how and why?

2017· article· en· W2654413336 sur OpenAlexaboutno aff
Naomi Nagy

Notice bibliographique

RevueScholarSpace (University of Hawaii at Manoa) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndangered speciesVariation (astronomy)LinguisticsComputer scienceNatural language processingGeographyBiologyEcologyHabitatPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper contributes to recently expanded interest in documenting variable as well as categorical patterns of endangered languages. It describes approaches, tools and curricular developments that have benefitted from involving students who are heritage language community members, key to expanding variationist focus to a wider range of languages. I describe aspects of the Heritage Language Variation and Change Project in Toronto, contrasting a “truly” endangered language to a less clearly endangered language. Faetar, with <700 homeland speakers (in Italy) and some 200 in Toronto, and no transmission to a third generation in Toronto, is endangered by any definition. Heritage Italian, in contrast, is a diasporic variety related to a robust homeland variety as well as the mother tongue of 166,000 Torontonians. However, reports of strong English influence on the language and transmission statistics both suggest that it too is endangered in Toronto. Homeland and Heritage patterns are compared to better understand the processes of language variation and change in lesser-studied varieties, with a focus on null subject patterns. Analysis of the more endangered language helps interpret otherwise ambiguous patterns in the less endangered language. Results indicate that neither heritage language exhibits the simplification anticipated for small languages in contact with a majority language.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations29
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScholarSpace (University of Hawaii at Manoa)Même sujetLinguistic Variation and MorphologyTravaux en français237 207