Heritage Language Variation and Change – How Complex Is It?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We focus on complexity from the comparative variationist perspective, a sociolinguistic approach that examines variable aspects of language (that is, different ways of saying the same thing). Arguably, variable elements are harder to acquire than categorical ones, as a Variability Matrix must be acquired along with every element. This matrix contains probabilistic information about when each form is (more) appropriate, according to an array of factors. These include inter-speaker (social) and intra-speaker (linguistic context) predictors. We ask how the Variability Matrix for predictors of a variable compares between heritage speakers (people living in a context where their language is a minority language) and homeland speakers (people living in a context where their language is a majority language), and how these can fairly be compared. In the variationist approach, multivariate regression analyses reveal the predictors (and levels within each predictor) of a response or dependent variable and their corresponding Variability Matrices. However, the variationist field lacks an established comparative methodology to determine how/if varieties differ. One shortcoming is that different-sized samples are often compared, implicating different levels of statistical significance even when the populations’ patterns are identical. Comparison of variable patterns in Heritage and Homeland Cantonese illustrates one solution. We revise analyses conducted previously of two morphosyntactic variables: prodrop and classifiers (Nagy, 2015; Nagy & Lo, 2019) in Cantonese, applying a bootstrap procedure to mitigate issues associated with unequal-sized datasets frequent in studies of minority and endangered varieties. From these analyses, we learn that heritage and homeland grammars’ degrees of complexity are similar: the matrices of (significant) frequencies are the same size. This approach allows us to consider not just which surface forms constitute the heritage vs. homeland varieties, but also the complexity of the decision-making process the speakers apply in selecting among the forms. As one might expect, heritage and homeland speakers are capable of equally complex processes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,007 | 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 découle