TENDENCIES OF CREATING ANGLOPHONE ERGONYMS IN MODERN ENGLISH-SPEAKING WORLD
Notice bibliographique
Résumé
The article is dedicated to clearing out the tendencies in creating Anglophone ergonyms in modern English-Speaking world."Onym" as a word, word combination or a sentence which serves for identifying a certain object among other objects, its individualization and identification, is under the author's consideration.Ergonyms as the names of companies, banks, factories, plants, educational establishments, cultural objects and sport events in Great Britain, the United States of America, Canada, Australia and New Zealand are researched in this paper in order to describe their structure, functions and influence on the people in the above mentioned countries.The research findings show that in all these countries most ergonyms are word combinations of toponimical or anthroponimical origin.Toponimical ergonyms denote the place where the object is located and anthroponimical ergonyms are connected with the names of personalities whose names they bare.The research proves that in Australia and New Zealand ergonyms are closely connected with the British English.People in these countries traditionally call their companies, banks, factories, plants, educational establishments, cultural objects and sport events with English names.Very few proper names reflect the languages of aboriginals or native population.Tendencies of creating Anglophone ergonyms are represented by the usage of Latin and Greek roots in toponimical ergonyms, borrowings from mass media, reflection of the national identification, traditional giving names of outstanding personalities who served their people to remarkable objects, banks, universities, memorials, theatres, libraries.These are so called anthroponimical ergonyms.In the future ergonyms to nominate different events, companies or cultural objects will be synchronized with the development of science, politics, IT computer sphere.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».