Modeling language competition in a bilingual community
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study — construction and research of a new mathematical model of a bilingual community, which takes into account: the effect of mutual assistance within a group of speakers of the same language, the effect of language acquisition by children of bilingual parents at an early age, different prestige of languages for adults. Methods. A new model is being built that takes into account new effects. The model is studied using classical methods with an unlimited increase in dynamics time. The effect of mutual assistance is compared with the effect of language volatility introduced by Abrams and Strogatti. Based on the observed statistical data, using the regression method, the parameters of some languages of England and Canada are determined: Welsh, Scottish, English, French. A forecast is being made for the further development of dynamics. Results. The effects taken into account in the model are confirmed by the correspondence of the development of language dynamics to the characteristics of the language: large values of the parameters of mutual assistance correspond to such a development of language dynamics in which one language displaces the second; at low values of mutual assistance, languages coexist. To model language dynamics using the new model, real statistical data on language pairs is used: Welsh-English, Scots-English, French-English. A forecast is being made for the further development of dynamics by language. Conclusion. General concepts in language dynamics have been supplemented with new ones — the power of mutual assistance within a group of speakers of the same language. The similarity between the effect of language volatility and the effect of mutual assistance is noted.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».