Linguacultural Representations in Specialized Migration Discourse: A Lexicographic Perspective
Notice bibliographique
Résumé
In the last two decades increasing movements of people across countries, due to economic and social reasons, have produced high levels of exchanges among speakers of different languages where English is used globally as a lingua-franca (ELF). Moreover, migration flows across nation states (especially from non-Western countries to Western ones) have encouraged the movement of people, mainly of African and Asian origin, from students to skilled workers, who are often involved in English-mediated interactions where migrants’ native linguacultural background inevitably connects to the language spoken by the host community (e.g., in European countries), and at the same time shapes the use of English as a global means of interaction (Canagarajah, 2013). ELF cross-cultural interactions and translingual processes, naturally occurring in intercultural settings, are particularly remarkable, since they plainly show how ELF speakers, engaged in intercultural interactions, differently appropriate the English language, according to their own native linguacultural patterns, and to specific pragmalinguistic purposes and processes (Guido, 2012, 2018; Mauranen, 2018). This study will address the influence that lexical actualizations in authentic spoken encounters, as well as in written productions in specialized contexts have on the current role and function of English as an international language and which deserve coverage and consideration in lexicographic resources. Research studies on migration narratives, language mediation, cross-cultural conceptual representation and reception of traumatic events, where ELF lexical processes are often activated by the speakers involved, are particularly important to address the development of linguacultural representations that should be covered in dictionaries, lexicons and other lexicographic resources, especially online.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,033 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».