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Enregistrement W4311518599 · doi:10.25965/espaces-linguistiques.478

Anglicismes en russe doukhobor

2022· article· fr· W4311518599 sur OpenAlexaffabout
Veronika Makarova

Notice bibliographique

RevueEspaces Linguistiques · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics, Language Diversity, and Identity
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article examine les anglicismes en russe doukhobor, une variété linguistique qui était parlée au Canada par les Spirit Wrestlers (ou Doukhobors, un groupe de dissidents chrétiens originaire de l'Empire russe et immigré au Canada en 1899), mais qui a presque entièrement disparu. Les résultats démontrent l’existence de trois vagues successives d’emprunts à l’anglais. La première (contenant très peu d’emprunts, composés principalement de gentilés) s’était déjà produite en russe avant l’immigration des Doukhobors au Canada. La deuxième vague a correspondu aux premières années de leur immigration, lorsque des dizaines de mots ont été empruntés à l’anglais, principalement pour exprimer certains nouveaux concepts liés à la vie dans leur nouveau pays : la technologie, la vie sociale, le vocabulaire général, la culture, les unités de mesure et le vocabulaire lié à l’alimentation. La dernière vague, à la fin du XXe et au début du XXIe siècles, était principalement composée d’emprunts de termes technologiques. Seule la deuxième vague a été prolifique et a créé de nouveaux mots à partir de mots sources anglais par le biais d’une dérivation morphologique. L’utilisation de mots d’emprunt qui sont absents dans le russe standard a contribué à l’idée selon laquelle le russe doukhobor était une variété linguistique inférieure. Cette notion, ainsi que certains facteurs démographiques et sociaux plus saillants, ont joué un rôle dans sa disparition.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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