Transformation of the urban linguistic landscape under the influence of social and cultural changes
Notice bibliographique
Résumé
The study was conducted to analyse changes in ergonyms in urban landscapes under the influence of social and cultural transformations. The main focus was on the processes taking place in post-Soviet countries, in particular in Kazakhstan, where public policy, globalisation and decommunisation actively influence the change in the urban linguistic environment. The study examined changes in the names of objects in such cities as Almaty, Astana, Shymkent, Aktau and Pavlodar. In addition, examples of global megacities were studied, such as London, New York, Los Angeles, Montreal, Tokyo, Shanghai and Singapore, where the interaction of cultures and the impact of globalisation processes on the appearance of multilingual names in urban space were analysed. As part of the study, the literature was searched and analysed for keywords covering the topic of the linguistic landscape and globalisation processes. As a result of the study, it was found that changing names in cities of Kazakhstan is part of the overall process of decommunisation and the return of national identity. Analysis of the linguistic landscape of world cities has shown that globalisation also actively affects the names of commercial objects, contributing to the growth of multilingualism and adaptation to an international audience. The results obtained confirm the importance of language transformations as a reflection of social, cultural and economic changes in the urban space, which makes them an important indicator of modern urban processes. This article was published open access under a CC BY licence: https://creativecommons.org/licences/by/4.0/ .
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».