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Enregistrement W7128388506 · doi:10.18720/spbpu/3/2025/vr/vr25-2103

Сравнительный анализ использования феминитивов в современных развлекательных медиа (на примере английского, итальянского и русского языков)

2025· article· ru· W7128388506 sur OpenAlexaboutno aff
Дарья Горностаева

Notice bibliographique

RevueElectronic Library of Peter the Great Polytechnic University · 2025
Typearticle
Langueru
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiscourse Analysis and Cultural Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentification (biology)Product (mathematics)Work (physics)Term (time)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Данная работа посвящена изучению употребления феминитивов-неологизмов на материале развлекательных СМИ в медиадискурсе трёх языковых систем, рассматриваются социолингвистические и словообразовательные аспекты. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Проанализировать предпосылки и тенденции употребления феминитивов в аспекте социолингвистических исследований. 2. Рассмотреть основные аспекты изучения феминитивов в лингвистических исследованиях. 3. Определить значимость фактора гендерной дифференциации для носителей разных языков и культур, выявить универсальные и культурно-специфичные тенденции развития феминитивов. 4. Определить основные характеристики и границы феминитивов как лексико-семантической группы. 5. Изучить механизмы образования феминитивов-неологизмов. 6. Проанализировать функционирование феминитивов-неологизмов в современном медиадискурсе и выявить коммуникативно-прагматические и стилистические особенности их употребления в данном типе дискурса. В ходе работы рассмотрены социокультурные и лингвистические предпосылки к развитию неофеминитивов, способы их словообразования. Материалом для сравнительного анализа послужили развлекательные медиа двух типов – гендерно-ориентированные (русскоязычные «Горящая изба», «Woman.ru», итальяноязычные «Vanity Fair Italia», «IO Donna», англоязычные «Vogue» и «Elle Canada») и СМИ общего типа (русскоязычные «The Blueprint», «НОЖ»; итальяноязычные «Il Post», «Fanpage», англоязычные «Vice», «The Cut»). В результате были выделены общие и частные тенденции использования феминитивов. Собран вручную корпус из 15078 контекстов, статистически подсчитана частотность употребления выбранных для анализа номинаций, определены выполняемые ими в контексте функции. Примеры и контексты употребления лексем отобраны методом сплошной выборки за период с 2020 по 2025 год. Для этого применялся поиск по ключевым словам.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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