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Enregistrement W4415616405 · doi:10.1080/00085006.2025.2544378

The Russian language of Odesa: simplification and reduction of grammatical complexity

2025· article· en· W4415616405 sur OpenAlexvenueno aff
Nerea Madariaga, Olga Romanova

Notice bibliographique

RevueCanadian Slavonic Papers · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiscourse Analysis and Cultural Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEusko Jaurlaritza
Mots-clésReduction (mathematics)Russian languageNatural languageSemantics (computer science)Grammar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Russian language of Odesa, in southern Ukraine, arose in a specific language contact situation where a large number of migrants from different countries settled in the city and had to learn Russian in a non-native way, giving rise to a new contact variety of Russian. Later on, successive generations of speakers acquired this variety as a native language. This article focuses on the most salient morphosyntactic properties of this variety as it was spoken from around 1850 to 1950, before it fell into disuse: (i) the simplification of grammatical gender, (ii) the partial reduction of case forms, (iii) the levelling of argument marking (toward the genitive case), and (iv) uninflected prepositional subordinative clauses. The authors show that the morphosyntactic traits that characterized this variety were not random or attributable to Odesa citizens’ low command of the Russian language, but that they responded to general processes of language de-complexification, namely reduction and simplification of grammatical complexity. More specifically, the phenomena analyzed in this paper underwent cross-linguistically well-known general principles: economy and transparency, phonologically motivated morphological reassignments, and morphological rearrangements on the basis of existing noun classes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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