Notice bibliographique
Résumé
The Research Unit Emerging Grammars (RUEG) investigates the linguistic systems and linguistic resources of bilingual speakers from families with an immigrant history, “heritage speakers”, in both of their languages across different language pairs, registers, and age groups. We investigate speakers of Russian, Turkish, and Greek as heritage languages in Germany and the U.S., in addition to German as a heritage language in the U.S., as well as monolingual controls for majority and heritage languages. We study noncanonical phenomena as indicators of new grammatical options in bilingual systems. All projects contribute tothree “Joint Ventures” targeting (1) the development of new dialects vs. incomplete acquisition or erosion (“Language Change Hypothesis”), (2) the relevance of internal vs. external grammatical interfaces (“Interface Hypothesis”), and (3) the distinction of contact-induced change vs. language-internal developments and variation (“Internal Dynamics Hypothesis”). As a result of our collaborative research, we expect new insights into the special dynamics of language variation, language change and linguistic repertoires in contact situations and the modelling of noncanonical structures in the grammatical system, and new impulses for the investigation of heritage speakers and of speakers’ resources. The projects are supported by two Mercator Fellows: Shana Poplack, University of Ottawa Maria Polinsky, University of Maryland Jeanine Treffers-Daller, University of Reading Cristina Flores, Universidade do Minho The Research Unit is funded by the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, German Research Foundation) – Project numbers: 39482131 & 313607803. You can search this data online in ANNIS: https://korpling.german.hu-berlin.de/annis/
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,285 | 0,173 |
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 ».