The linguistic and cultural aspect of the new vocabulary of the coronavirus pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The article studies the linguocultural aspect of the emergence of the coronavirus pandemic neologisms. The similarities and differences between the English and Russian vocabulary of the coronavirus pandemic, generated by the specifics of the cultural code of intercultural communication participants, are analyzed. The relevance of the study is ensured by the continuous expansion of the coronavirus pandemic vocabulary, the permanent interest of linguists in the most popular part of the neological discourse of the English and Russian languages, the need for a scientific interpretation of collective experience reflected in the coronavirus pandemic vocabulary. The objective of the article is a linguistic and cultural analysis of the English and Russian coronavirus pandemic vocabulary to identify the peculiarities of the mindset of these neologisms’ creators in the definitions and contextual field of the given examples. The material of the study is the lexical units used in the speech of the inhabitants of the English-speaking (Great Britain, Ireland, the USA, Canada, Australia, India, South Africa) and the Russian-speaking areas recorded on the Internet. The fundamental research method is linguoculturological analysis supplemented by stylistic, semantic-axiological, comparative and componential analyzes. The role of the borrowing factor in compiling the corpus of the coronavirus pandemic vocabulary is also investigated. The regional specifics of lexical units that reflect the consequences of the spread of the disease is revealed. In particular, the article considers the specificity of the reflection of the emergence of new values on the stylistic layer of these neologisms in both Russian and English speeches.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».