Об особенностях идиолексикона носителя городского просторечия
Notice bibliographique
Résumé
Vernacular-2, which is a type of urban vernacular, is a widely jargonized variety of oral speech characteristic of unor low-educated citizens. This article presents the results of the research on the vernacular-2 speaker's idio-lexicon. The informant, L.L., is a low-skilled Russian male worker, born in 1959, who has completed 6 years of school. The audio-scripts of the informant's spontaneous oral speech provided material for this study, which was conducted within the framework of linguistic personality research. My study points out the following specifics of the informant's idiolexicon: First, the informant's idiolexicon includes a lot over 350 urban colloquialisms. L.L. extensively uses diminutive forms of personal names, which is also specific of urban vernacular. Obscenisms account for 86 words and expressions with 10% being scatologisms and the rest mat (Russian profane language). The informant typically uses tabooed lexicon as parasite words or to convey non-profane meaning. Second, there is a distinct dialectal presence in the urban colloquialisms of L.L.'s idiolexicon: dialectal-colloquial lexemes constitute approximately one third of all urban colloquialisms. However, the percentage of exclusively dialectal words and expressions is insignificant, which is typical of urban vernacular-2. Third, the informant's idiolexicon contains over 200 jargonisms, predominantly of juvenile and jail variety, with 10 expressions being exclusively jail jargonisms. L.L.'s vocabulary also features another, exiguous group of professional jargonisms, such as jargon of drivers, photographers, electricians, plumbers, and security officers, which dealt or were connected to the informant's professional field. Forth, the idiolexicon of the studied linguistic personality is characterized by great expressiveness. L.L. uses all sub-systems of language; his expressive vocabulary contains not only urban colloquialisms, but also literary, jargon, and dialectal words and expressions, predominantly dealing with the semantic field ''human being''. Among the informant's emotive / evaluative words and expressions I identified a large lexicosemantic group of pejoratives describing people, which is typical of urban vernacular and is culturally predetermined. However, the ratio analysis between the usage of pejoratives and melioratives (including diminutives) shows that in L.L's idiolexicon melioratives prevail. Fifth, typical of urban vernacular in general, the informant's speech displays occasional semantically incorrect usage of borrowed and bookish words. These specifics are admittedly typical for Russian urban vernacular speaker's idiolexi-con.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,006 |
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 ».