French argotology in Russia in the first quarter of the 21st century
Notice bibliographique
Résumé
In the anniversary year of Eda Moiseevna Beregovskaya, it is important to note the continued interest in the study of both the features of social variability of the national language and the expressive capabilities of elements of a specific lexical continuum in literary and journalistic texts. The method of systematic description of French argotisms, which has no analogues in the world practice, proposed by the founder of the national school of argotology, has been repeatedly applied both to the characteristics of a certain sublanguage and to the comparative analysis of several social variants of the national language. Moreover, the scientific heritage of E.M. Beregovskaya contains an array of information on the development and testing of an algorithm for analyzing argotic units in the fabric of a literary text. The analysis allows the addressee to understand words of connivance in context and adequately assess the stylistic effect arising from their presence. The article also describes a convergent approach to the selection of areas of research (lexicological, linguostylistic, field research), which contributes to the inventory of linguistic facts and the identification of universal and specific features of the functioning of elements of argotic vocabulary. Special attention is paid to the followers of E.M. Beregovskaya, who implement individual projects for the study of substandard lexemes as part of the work of the International Research Laboratory of Orel State University named after I.S. Turgenev “Problems of Social and Territorial Heteroglossia”.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».