Romance minority languages and linguistic theory
Notice bibliographique
Résumé
Much of the research on minority and understudied languages focuses on language policy and politics (maintenance, endangerment, and revitalization). However, recently, a spotlight has been placed on the special theoretical import of these languages, and the role they play in shaping our understanding of the language faculty and the linguistic landscape.In recent decades, and especially recently, researchers are appreciating just how many understudied languages exist, this includes many endangered and/or minoritized bona fide varieties/languages (or clusters of thereof): Lombard, Sicilian, Rheto-Romance Judeo-Roman, Arpitan, Occitan, Istro-Romanian, but also creoles or creolized languages, and colonial languages: Michif, Papiamentu, Palenquero, Louisiana Cajun French and linguistic codes that are so minoritized, they are barely considered ‘varieties’ at all: pidgins, mixed and interlanguages (Llanito, Portuñol, Chavacano), and often acategorical and idiosyncratic (but still linguistically revealing) speech of heritage speakers.A great many of these minority languages are Romance in origin and since there has been active, intensive and systematic research on the major Romance varieties for over a hundred years, this provides a backdrop from which to ask highly specific, micro-dialectal, micro-parametric, formal questions that are relevant to linguistic theory.This special issue creates a space to further champion the theoretical relevance of the morpho-syntax, morphology and phonology of minority and minoritized linguistic languages of Romance origin, which are understudied, both inside and outside of Europe.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,018 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».