Les anglicismes dans la revue de skate « Sugar » : comment sont-ils utilisés et quelles sont les règles derrière ces utilisations?
Notice bibliographique
Résumé
Tutkielmani aiheena on anglismit Sugar-nimisessä skeittaukseen keskittyvässä aikakauslehdessä. Anglismit ovat englannin kielestä tulleita lainasanoja. Haluan tutkia, kuinka anglismeja on käytetty Sugar-skeittilehdessä. Tavoitteena on selvittää, onko taustalla sääntöjä, joiden mukaan anglismeja käytetään. Hyödynnän kanadalaista l’Office québécois de la langue française- toimiston suosittelemaa kahdeksan kategorian luokittelua liittyen lainasanoihin. Valitsen aineistoni kannalta vain kaksi tärkeintä kategoriaa, jotka ovat suorat lainaukset (emprunts intégraux) ja hybridilainaukset (emprunts hybrides). Lähestyn tutkimuskysymystäni kielitieteen kautta ja keskityn analyysissa tarkemmin englannin kielestä tulleiden lainasanojen käyttöön. Tutkin, miten lainasanojen muodostuminen tapahtuu. Lisäksi pohdin, muodostuuko lainattujen sanojen välille merkityseroja, kun lainasanat siirretään englannista ranskaan. Keskeiset tutkimustulokset ovat, että anglismeja käytetään Ranskan Akatemian ja poliittisten mallien kielteisistä asenteista huolimatta. Anglismeja on tutkittu paljon uhkina eikä niinkään mahdollisuuksina rikastuttaa kieltä. Skeittaus-sanastoon liitetyt anglismit ovat mielenkiintoisia, koska ne kuuluvat globaaliin kielenkäyttöön. Jokainen skeittaaja tuntee englannista tulleen sanaston. Pieniltä tuntuvien sanojen merkitys voi olla globaalia ja suurta harrastajayhteisöä yhdistävä tekijä, minkä merkitystä lajin harrastajille ei voi vähätellä.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».