You wants aioli on that seal carpaccio, luh? \nOn the viability of local dialect in the St. John's restaurant industry
Notice bibliographique
Résumé
Nearly all dialects experience variation and change, and Newfoundland English (NE) is no \nexception. As the growing service sector of Newfoundland and Labrador's capital city, St. John's, \nstrives to accommodate a competitive global enterprise culture (Harvey 2005), I question whether \nspoken language is being reflected in these values. The aim of this thesis is twofold. First, to centralize \nthe workplace in variationist sociolinguistics research, looking specifically at two phonetic variables \nwithin the St. John's restaurant industry. Second, to pursue an emic perspective (Eckert 2000) in \nvariationist research by inaugurating organizational identification (Cheney 1983; De Decker 2012), or \nsense of oneness with one's place of work, as a new framework for analyzing linguistic variation. \nI recorded a series of hour long, Labovian-style, semi-structured interviews with sixteen female \nrestaurant servers and hostesses from Newfoundland, working at any of six types of restaurant in St. \nJohn's classified according to traditional sociolinguistic categories. Participants also completed an \nOrganizational Identification Questionnaire (OIQ) (Gautam et al. 2004). Interviews elicited tokens \ncorresponding to the phonetic variables of interest, slit fricative (Clarke 1986) and creaky voice (Yuasa \n2010) in both casual and careful speech. Following interview transcriptions and coding of the two \nvariables, the influence of several external factors on OI and linguistic behaviour was analyzed with \nmultiple mixed-effects logistic regression models run using the glmer package in R (Johnson 2009). \nThe traditional variationist model shows local and expensive restaurant employees to exhibit \nsignificantly less creak and affrication than employees of non-local and inexpensive restaurants \n(p<0.000). The OI model presents nearly identical results, in that OI is strongest in local and expensive \nrestaurants and there is a strong negative correlation between OI and use of creaky voice and slit \nfricative. Indeed, the relative lack of the observed variables among higher end restaurant employees, \ncoupled with incrementally higher OI, points to the linguistic capital (Bourdieu 1991) of neutral \nspeech, which appears to play a role in shaping the socially salient organizational image of the restaurant industry as a whole. \nOverall, the OI model is seen as more meaningful than traditional variationist models because \nrather than indexing an employee's linguistic behaviour to a fixed restaurant category, OI is viewed as \nconsonant with a restaurant's linguistic identity at a particular time and place, with ethnographies \nproviding emic, descriptive categorizations of restaurants, further qualifying the interaction between OI \nand linguistic behaviour. It is hoped that this study encourages a discussion about how alignment with \nperceived market identity relates to linguistic capital, how the economic evaluation of specific dialects \nis temporarily manifested in variations of spoken English in the workplace, and how OI provides an \nemic perspective for analyzing workplace variation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».