How did COVID-19 impact the use of Japanese complex words with <i>masuku</i> ‘mask’ in 2020?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper examines how the situation caused by COVID-19 impacted the use of a well-entrenched word in Japanese: masuku ‘mask’. An inspection of data gathered from an online newspaper shows a sharp increase in token and type frequency in the use of complex words with masuku ‘mask’ in 2020 (mid-pandemic) compared to 2019 (pre-pandemic), implying the recurrence and variegation of mask-related topics in the media. Focusing on the varied types of complex words containing masuku ‘mask’, the paper offers a construction morphology account of how they distribute within a network of words. The most dominant means to expand the network was compounding, creating not only hyponyms of masuku ‘mask’ (i.e., using masuku as the head of the compound, as in ago-masuku ‘chin mask’) but also hyponyms of other well-entrenched words (i.e., using masuku as the non-head, as in masuku-gimu ‘mask obligation’). Beyond compounding, a playful use of language in blends led to the creation of a new path, albeit a small one. The paper argues the development of the word network involved both mundane and exceptional creativity.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».