Odesa in Diachronic and Synchronic Studies of Urban Linguistic Landscapes of Ukraine Conducted between 2015 and 2019
Notice bibliographique
Résumé
Diachronic and synchronic studies of linguistic landscapes of central streets and markets were conducted in five cities in Ukraine with different language use preferences in 2015 and 2017–19. The relationship between a monolingual state language policy and the reality of language use in public spaces was investigated. This study focuses on the dynamics of the linguistic landscape of Odesa, a Russian-speaking city with a weak historical connection to the state of Ukraine, and compares them with the linguistic landscapes of central Kyiv, Dnipro, Zaporizhzhia, and Lviv. Linguistic landscape data are complemented with semi-structured interviews investigating de jure policies, de facto practices, and beliefs of individuals who make their language choices in public signage, often contesting the official language policy regulations. Linguistic data can deliver messages about power, values, and the salience of languages used in public places. This mixed-methods research is grounded in a critical ethnographic approach to the study of language policy, politics, and planning. The linguistic landscape in Odesa, a polyethnic city, is exceptionally dynamic in reflecting the de facto language policy in the city. The effects of globalization and language commodification were marked by compliance with the official policy on the central street, but proof of inhabitants’ identity with the Russian language as the lingua franca was evident as the data collection site moved away from the city centre. This synchronic and diachronic studies of languages in Odesa is compared with the languages spoken in four Ukrainian regions and marks a proportional increase in the presence of two main languages—Ukrainian and Russian—independent of the Ukrainization efforts of the state at the time of war. It also suggests that an increase in the use of English, as observed in Odesa, is a way to avoid using the state language.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».