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Enregistrement W3099430596 · doi:10.1515/multi-2020-0082

Redefining Forro as a marker of identity: Language contact as a driving force for language maintenance among Santomeans in Portugal

2020· article· en· W3099430596 sur OpenAlexafffund
Marie-Ève Bouchard

Notice bibliographique

RevueMultilingua · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaWenner-Gren Stiftelserna
Mots-clésPortugueseIdentity (music)Value (mathematics)DiasporaLanguage shiftLanguage contactCode (set theory)LinguisticsPerceptionSociologyPsychologyGender studiesSocial psychologyComputer scienceAestheticsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In São Tomé and Príncipe, the language shift toward Portuguese is resulting in the endangerment of the native creoles of the island. These languages have been considered of low value in Santomean society since the mid-twentieth century. But when Santomeans are members of a diaspora, their perceptions of these languages, especially Forro, change in terms of value and identity-marking. It is possible to observe such changes among the Santomeans who learn Forro when they are abroad, who use it as an in-group code, and start to value it more. In this article, I address the role of language contact in the maintenance and expansion of Forro. I investigate the mechanisms of language maintenance by focusing on the shifts in community members’ attitudes and beliefs regarding their languages, as a result of contact. The changing attitudes and beliefs have led to a redefinition of the role of Forro in the speech community. This qualitative study is based on semistructured interviews conducted on São Tomé Island and in Portugal. Findings suggest that the change in value attributed to Forro by Santomeans as a result of contact contribute to the valorization of the 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,391 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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