Heritage Language Variation and Change – How Complex Is It?
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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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».