(Heritage) Russian Case Marking: Variation and Paths of Change
Notice bibliographique
Résumé
Russian’s six cases and multiple noun classes make case marking potentially challenging ground for heritage speakers. Indeed, morphological levelling, “probably the best-described feature of language loss”, has been substantiated. One study from 2006 showed that Heritage Russian speakers in the USA produced canonical or prescribed markers for only 13% of preposition+nominal sequences. Conversely, another study from 2020 found that Heritage Russian speakers in Toronto produce a 94% canonical case marker rate in conversational speech. To explore the effects of methodological differences across several studies, the current paper circumscribes the context to preposition+nominal sequences in Heritage Russian speech from the same Toronto corpus as used by the 2020 study but mirroring the domain investigated by Polinsky and including a Homeland comparison to consider changes in both the rates of use of canonical case marking and distributional patterns of non-canonical use. Regression models show more canonical case marking in more frequent words, an independent effect of slightly more mismatch by later generations, but less morphological levelling than reported by Polinsky. Lexicon size does not predict case marking rates as strongly as language usage patterns do, but generation, since immigration, is the best-fitting social predictor. We confirm (small) rate changes in Heritage (vs. Homeland) Russian canonical case marking but not in patterns of levelling.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».