Notice bibliographique
Résumé
This paper provides an integral cognitive and language and cultural study of linguistic landscape diversity which is of a particular interest from the viewpoint of multilingualism expansion. The research aims to outline and analyze peculiarities of English influence on the modern urban space of Russian cities. This paper puts forward and confirms the hypothesis that English influence on linguistic landscape of the three modern Russian cities is a regular process in commercial place naming, that it is realized in various ways in different types of ergonyms to meet the demands of customers. Local city space is seen as a complex system from the point of view of language and cultural studies. Local urban naming is analyzed on the material of about 1,000 partially or completely anglicized names of language centers, tourist agencies and book shops of Yekaterinburg, Saint-Petersburg and Chelyabinsk retrieved from official websites. The data analysis has shown the existence of both general tendencies in forming urban commercial place names and realization of regional consciousness in naming. The findings prove that nomination processes in urban naming combine local and global tendencies. One of the main universal tendencies of naming is urban globalization realized in the English influence on the modern linguistic landscape in general and on the urban place names in particular. It is shown that English influence (Anglicization) is realized in glocalization, the coexistence of English and local characteristics of Russian urban place names. Anglicization tendencies and mechanisms include language fashion and creativity. The study reveals patterns of borrowing, codeswitching and language interplay. It is illustrated that blending, transliteration from English into Russian, usage of hybrid words and expressions are characteristic of the analyzed minor place names.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».