Notice bibliographique
Résumé
Frequently cited as a model of sociolinguistic enquiry into language shift and code-switching is John Gumperz's Discourse Strategies (1982): there is hardly a textbook or an article dealing with these subjects which does not refer to the book with approval, if not with reverence.Some of the data cited by Gumperz are from the small, partly bilingual (SlovenelGerman) town of Ziljska BistricalFeistritz an der Gail in Carinthia, Austria Ihenceforward, ZB]; these data are to a significant degree incorrect.Here I correct the errors in the data; elsewhere (Priestly, in prep.)I set the record straight with respect to Gumperz's description of the sociolinguistic situation in ZB and discuss the import of the inaccuracies in that description, and of the errors in his data, on his conclusions with respect to language-shift and to code-switching.This is important: both his description and his data are taken at face value and accepted as accurate by the linguistic public; the fact that they are not accurate, and the extent to which they are not so, may affect his reliability and reputation as one of the luminaries of American sociolinguistics.*My sincere thanks to my two informants from Ziljska Bistrica, and to the meticulous anonymous reviewer who made many very useful comments.
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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 | 0,006 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,021 |
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 ».