”Ja sitte qué más” : Koodinvaihto monikielisen perheen arkikeskustelussa
Notice bibliographique
Résumé
Tarkastelen tässä kandidaatintutkielmassa koodinvaihtoa, jota esiintyy monikielisen perheen arkikeskustelussa. Aineistonani käytän kahdeksaa koodinvaihtoa sisältävää keskustelupätkää, jotka olen litteroinut Suomessa kuvatusta videonauhoitteesta. Videonauhoitteessa neljä perheenjäsentä keskustelee suullisesti keskenään käyttäen puheessaan suomen ja espanjan kieltä. Tutkimuskysymyksiä on kolme: 1) Millaista koodinvaihtoa aineistossa ilmenee? 2) Millaisissa tilanteissa koodinvaihtoa syntyy? 3) Onko koodinvaihto ennakoitavissa? Koodinvaihto ja monikielisyys ovat perusteltuja tutkimuskohteita, sillä Suomessa on aina ollut monikielisyyttä, ja maahanmuutto on korostanut tätä entisestään. Suomessa asuu tälläkin hetkellä paljon ihmisiä, jotka eivät puhu suomea äidinkielenään, ja espanjaa puhuvien määrä on myös vain lisääntynyt vuosien myötä. Tästä voidaan päätellä monikielisyyden olevan aina läsnä Suomessa lisääntyvissä määrin, joten ilmiön tarkastelu on tärkeää syvemmän ymmärryksen saavuttamiseksi. Aiemmissa koodinvaihtoa käsittelevissä tutkimuksissa ei ole aiemmin keskitytty koodinvaihdon ennakoitavuuteen, joten tämän tutkimuksen myötä avautuu uusi näkökulma aiheeseen. Koodinvaihtoa voidaan tarkastella monella tapaa, eivätkä tutkijatkaan ole täysin yksimielisiä käsitteen käytöstä. Tässä tutkielmassa koodinvaihdolla tarkoitetaan kaikkea kielen vaihtumista keskustelussa, on kyse sitten vain yksittäisestä sanasta tai jopa useammasta lausumasta. Tutkielmassa keskeisiä käsitteitä koodinvaihdon lisäksi ovat myös matriisikieli ja upotettu kieli sekä kaksi keskustelunanalyysin tarjoamaa käsitettä eli vuoro ja vieruspari. Tutkimusmenetelminä hyödynnän osittain sekä vuorovaikutussosiolingvistiikkaa että keskustelunanalyysia pystyäkseni tarkastelemaan koodinvaihtoa monipuolisesti ja syvällisesti sekä ymmärtämään kielivalintaan vaikuttaneita tekijöitä. Tutkimus on laadullinen, ja olen jaotellut koodinvaihtoa sisältävät esimerkit analyysissa ennakoituun ja ennakoimattomaan koodinvaihtoon. Kahdeksasta esimerkistä viisi on ennakoituja ja kolme ennakoimattomia, vaikka esimerkit usein sisältävät enemmänkin kuin vain yhden koodinvaihtotapauksen. Kieliopillisia rakenteita tarkastellessa aineistosta on nähtävissä jonkin verran sekä lauseenulkoista että lauseiden välistä koodinvaihtoa. Tutkimustuloksista nähdään, että koodinvaihtoa voi käyttää yhtenä kontekstualisoinnin keinona, mutta enimmäkseen koodinvaihtoa syntyy aineistossa osallistujien erilaisten kielitaustojen ja -osaamisten vuoksi. Koodinvaihdolla pyritään usein siihen, että kaikki paikallaolijat voivat ymmärtää keskustelua ja halutessaan osallistua siihen. Tämän myötä neuvottelua kielestä käydään aineistossa jatkuvasti, eikä keskustelussa ole nähtävissä selkeää matriisikieltä ja upotettua kieltä: toisinaan keskustelussa pääkielenä toimii suomi, jolloin espanjan kielellä täydennetään keskustelua, mutta joskus tilanne on myös toisinpäin. Koodinvaihdon laukaisee usein se, että joku osallistujista ei ymmärrä tai osaa tarvittavaa sanastoa sillä kielellä, joka on ollut keskustelussa ensin käytössä. Sosiolingvistisestä näkökulmasta voidaan myös nähdä, että koodinvaihto ja osallistujien kielivalinnat ovat mahdollisesti tapa tuoda omaa identiteettiä esiin.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,011 |
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 ».