Kahden ikäryhmän raahelaisten käsityksiä suomen murteista
Notice bibliographique
Résumé
Tutkielmassa tarkastellaan, millaisia käsityksiä Raahessa Pohjois-Pohjanmaalla asuvilla, kahta eri ikäryhmää (nuoret ja aikuiset) edustavilla maallikoilla on suomen murteista. Tutkielman tavoitteena on selvittää, poikkeavatko nuorten ja aikuisten käsitykset toisistaan, ja millaisia mahdolliset erot ovat. Toisena kysymyksenä on tutkia, miten käsityksissä muista murteista näkyvät informanttien oma pohjoispohjalainen murre ja informanttien mielteet siitä. Tutkielma kuuluu kansandialektologiseen tutkimusalaan. Tutkielman aineistona ovat lomakekyselyvastaukset 65 lukiolaiselta ja 63 aikuiselta raahelaiselta. Kyselyn ensimmäisessä osassa vastaajien tuli rajata Suomen kartalle murrealueet oman käsityksensä mukaan ja kuvailla murteita. Toisen osan kyselyssä muodostavat kuuntelunäytetehtävät, joissa informanteille soitettiin lyhyitä murrenäytteitä, jotka heidän tuli perustellen sijoittaa kartalle ja joita heidän tuli arvioida viidentoista adjektiiviparin avulla. Tutkielmassa selviää, että ryhmätasolla nuorten ja aikuisten murrekäsitysten välillä on ensinnäkin sellaisia eroja, joiden voi tulkita johtuvan vastaajien kuulumisesta eri sukupolviin. Aikuisten käsityksistä näkyvät vahvasti vanhat heimostereotypiat: murteita nimetään maakuntien mukaan ja kuvaillaan vakiintunein kansanlingvistisin termein ("viäntää", "puhua h:n päältä"). Nuoret erottelevat kartalle vähemmän murteita kuin aikuiset, ja aluejaoissa näkyy uuden läänijaon vaikutus. Eteläsuomalainen puhetapa on aineiston perusteella merkityksellisempi nuorille kuin aikuisille: he näyttävät tunnistavan sen piirteitä herkemmin kuin aikuiset, ja lukiolaisten asenteet pääkaupunkiseutulaista puhetapaa kohtaan ovat kielteisempiä kuin aikuisten asenteet. Aikuiset asennoituvat kielteisesti erityisesti lounaismurteisiin. Iän ja kokemusten vaikutus murrekäsityksiin näkyy siinä, että aikuiset tunnistavat varieteetteja tarkemmin ja sijoittavat ääninäytteiden puhujat lähemmäs näiden todellisia kotipaikkoja kuin nuoret. Vastaajien oma murre näkyy käsityksissä muista murteista siten, että sellaisia piirteitä, jotka vastaajat liittävät vahvasti omaan murteeseensa (svaavokaali, yleisgeminaatio ja mää, sää, nää -pronominit), he eivät tuo esiin kuvaillessaan muita murteita. Myös muunmurteiset puhujat sijoitetaan puhenäytetehtävässä toisinaan vastaajien omalle murrealueelle näiden piirteiden perusteella. Erityisesti kuuntelunäytetehtävien tulokset antavat aihetta kyseenalaistaa karttojen ja murteiden maantieteellisen paikantamisen mielekkyyttä. Varsinkin lukiolaiset näyttävät paikantavan varieteetteja myös muuten, esimerkiksi akseleilla maalainen–kaupunkilainen ja eteläinen–pohjoinen. Tästä kertoo myös se tutkimustulos, että siihen, miten vastaajat puhenäytetehtävässä arvioivat kuulemiaan varieteetteja, ei juuri vaikuta se, miten vastaajat paikantavat puhujan maantieteellisesti.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,015 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,123 | 0,049 |
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 ».