Linguistic attitudes and contact effects in Toronto’s heritage languages: A variationist sociolinguistic investigation
Notice bibliographique
Résumé
Aims and objectives: I review several methods of constructing bridges between structural linguistic variation in language contact situations and linguistic attitudes and prestige. Methodology design: Data are examined for heritage varieties of Cantonese, Faetar, Italian, Korean, Polish, Russian and Ukrainian spoken in Toronto, Canada, and in the corresponding homeland varieties, in an effort to consider how the notions of ‘prestige’ and ‘attitude’ are best operationalized in heritage language studies and to seek associations between structural variation and prestige. Linguistic variation is explored via multivariate analysis of (linguistic and) social factors, in order to determine which factors best account for the selection of competing variants of selected sociolinguistic variables (primarily null subject variation and voice onset time) in spontaneous speech. The attitudinal or prestige aspect is explored in several ways: comparison of ethnolinguistic vitality, language status (in popular and academic media) and ethnic orientation. It is hypothesized that: • communities with a higher ethnolinguistic vitality will be more resistant to contact-induced variation; • varieties exhibiting more contact-induced variation will more likely have acquired a label distinct from the homeland variety; • within a generation, speakers with greater affinity for or more frequent use of English will show stronger contact effects; and • successive generations of speakers, with increasing contact with English, will show greater contact effects. Conclusions/originality/significance: These hypotheses are not supported by our data.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».