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Record W2054970874 · doi:10.7202/038419ar

Dialectologie et standardisation linguistique – Centres et marges économiques et culturels en Basse-Bretagne

2009· article· fr· W2054970874 on OpenAlexvenueno aff
Nelly Blanchard

Bibliographic record

VenuePort Acadie Revue interdisciplinaire en études acadiennes · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicMedieval European Literature and History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’étude des variations spatiales de la langue bretonne révèle le rôle très important des centres économiques et des voies de communication et permet de mettre en valeur d’une façon originale leur évolution au fil des siècles. L’approche géolinguistique permet de voir les mots courir sur les routes ou s’arrêter aux montagnes, et de mettre en lumière des zones d’entrée de nouveautés linguistiques et des zones d’archaïsmes qui donnent l’impression de « résister » à ces poussées. Par ailleurs, les choix en matière de standardisation linguistique montrent qu’ils n’ont pas toujours été faits en fonction de ces pôles économiques et qu’il n’a pas toujours été tenu compte des variations dialectales. D’autres critères ont joué un rôle important dans ce cas. Les marges en matière de standard linguistique sont bien différentes et reposent davantage sur des pôles culturels, sur l’influence de la littérature — qui ne s’est pas développée autour d’écoles en Basse-Bretagne, mais plutôt autour de groupes sociaux et d’individus —, et de perceptions sociolinguistiques. La confrontation de la dialectologie et de la sociolinguistique permettra de voir ce qu’est une marge, comment les marges se créent, selon quels processus elles se maintiennent ou non, et montrera qu’un territoire peut constituer une marge à un moment donné et changer de statut, qu’il peut former une marge dans un domaine et être un centre dans un autre.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.925
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.305
Teacher spread0.284 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2009
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