Demographic shifts, inter-group contact, and environmental conditions drive language extinction and diversification
Notice bibliographique
Résumé
Humans currently collectively use thousands of languages1,2. The number of languages in a given region (i.e. language “richness”) varies widely3–7. Understanding the processes of diversification and homogenization that produce these patterns has been a fundamental aim of linguistics and anthropology. Empirical research to date has identified various social, environmental, geographic, and demographic factors associated with language richness3. However, our understanding of causal mechanisms and variation in their effects over space has been limited by prior analyses focusing on correlation and assuming stationarity3,8. Here we use process-based, spatially-explicit stochastic models to simulate the emergence, expansion, contraction, fragmentation, and extinction of language ranges. We varied combinations of parameter settings in these computer-simulated experiments to evaluate the extent to which different processes reproduce observed patterns of pre-colonial language richness in North America. We find that the majority of spatial variation in language richness can be explained by models in which environmental and social constraints determine population density, random shocks alter population sizes more frequently at higher population densities, and population shocks are more frequently negative than positive. Language diversification occurs when populations split after reaching size limits, and when ranges fragment due to population contractions following negative shocks or due to contact with other groups that are expanding following positive shocks. These findings support diverse theoretical perspectives arguing that language richness is shaped by environmental and social conditions, constraints on group sizes, outcomes of contact among groups, and shifting demographics driven by positive innovations, such as new subsistence strategies, or negative events, such as war or disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».