Diachronic linguistic diversity in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Mehr als zwei Drittel der indigenen Sprachen wurden 2018 in Kanada als gefährdet oder ausgestorben eingestuft. Dies spiegelt auch den globalen Trend wider, dem zufolge Sprachen gefährdet und vom Aussterben bedroht sind. Als eines der größten Länder der Welt verfügt Kanada über eine reiche sprachliche Vielfalt, zu der neben zwei Amtssprachen auch zahlreiche indigene Sprachen und Sprachen von Einwanderern gehören. Diese Masterarbeit untersucht insbesondere, wie sich die sprachliche Vielfalt Kanadas in den letzten 30 Jahren verändert hat. Das erste Ziel der Masterarbeit ist die Entwicklung des Datensatzes mit einem wiederverwendbaren Workflow für die Erstellung eines diachronen Datensatzes. Als Grundlage dienten Sprachdaten aus Ethnologue für Kanada und der kanadische Census. Die diachrone Analyse zur sprachlichen Vielfalt Kanadas basiert auf quantitativen Methoden, die verschiedene Maße umfassen: der linguistic richness, dem linguistic evenness, dem Index of Linguistic Diversity von Harmon and Loh (2010), dem Linguistic Diversity Index von Greenberg (1956), der Shannon entropy und dem Hill numbers Framework, sowie einem adaptierten Red List Index (Butchart et al., 2007). Die Studie zeigt, dass Kanadas Sprachdiversität über die letzten 30 Jahre zugenommen hat, was besonders mit dem Anstieg an Einwanderersprachen und dessen Sprecherzahlen verknüpft werden kann. Die offiziellen Sprachen zeigen keine großen Veränderungen. Die Indigenen Sprachen wurden diverser in ihrer Sprachgruppe, aber zeitgleich bedrohter. Daher kommt diese Masterarbeit zum Schluss, dass die Zahlen täuschen können: Die zunehmende Diversität ist nicht notwendigerweise mit dem Erhalt von Indigenen Sprachen verbunden – alles hängt davon ab, wie Diversität bemessen wird.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».