Lexical changes in modern English: Abbreviations and shortened words formed under the influence of various social factors
Notice bibliographique
Résumé
The relevance of research determined by the popular use of abbreviations and abbreviated words in discourses of the English language, as well as the need to analyse this phenomenon, which is constantly in the process of change. The purpose of this study: definition of the concept of abbreviation and abbreviated words, analysis of abbreviations in the modern English language, formed under the influence of various social factors. The method of systematic, logical and content analysis, the method of synthesis, analogy, and the method of deduction were used in the study of this topic. The article considers the definition of the main types, properties of abbreviations and abbreviated words, their classification, and role in speech, the main social factors that caused the formation of abbreviations are named, it is determined that the leading role in the activation and development of abbreviations in the modern English language is played by the process of global integration and rapid development of information technologies. This work examines 42 of the main types of abbreviations and abbreviations in modern English: the acronyms Radar, NASA, VIP, UNESCO, BBC, EEC, GMO, CCFF, EEB; initialisms imho, asap, OTT; Abbreviation of lab(oratory), exam(nation), cap(tain), vet(eran); initial abbreviations EFTA, EMC; abbreviations IVF, ESA, ASAP, AYOR, BAU, DIY, DM, FB, FYI, G2G, HIFW, IMO, JIC, LOL, MSG, OOO, RN, RT, TIA, TTYL, WDYT/WDYM, WFH, COVID-19, NCP, formed under the influence of various social factors. The practical significance of this article lies in the fact that the main provisions and the obtained results of the analysed material can be used in conducting classes in philology, linguistics and linguistics, devoted to abbreviations and shortened words.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».