Notice bibliographique
Résumé
The main focus in chapters 4 and 5 is on studies employing the matched guise (and verbal guise) approaches. In this chapter we shall start by revisiting the study by Giles (1970), briefly introduced in chapter 3, to draw out some of its features and findings regarding UK attitudes to different accents of English. We shall then discuss advantages and disadvantages of this approach to studying language attitudes. We shall then review a number of studies that have investigated attitudes to native varieties of English in other English-speaking countries. This gives the chapter something of a native speaker English tone, with attention largely focused on ‘inner circle’ Englishes (‘inner circle’ Englishes is a term from Kachru 1985, 1988 referring to the Englishes of Australia, Canada, New Zealand, the UK, the USA, and other countries where English is said to have a traditional basis). In chapter 5, though, we will extend to more contexts. Research methods issues will continue to be picked out in context as we go along. UK: MORE DETAILS AND FINDINGS FROM GILES 1970 Giles' (1970) study presented accents of English to 177 secondary school students in South Wales and South-west England. The students were told they would be listening to different people, each reading in their own accent, although in reality the readings were all by the same person.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».