Le concept de réseau social dans une communauté acadienne rurale
Bibliographic record
Abstract
Abstract Cet article réexamine le concept de réseau social utilisé en sociolinguistique variationniste en analysant le rôle que jouent divers domaines d’affiliation liés aux liens forts et aux liens faibles à l’intérieur et à l’extérieur de la communauté dans la variation morphosyntaxique dans les expressions en tête des propositions adverbiales du français acadien du nord-est du Nouveau-Brunswick (Canada). D’après les résultats d’analyses de type règle variable, le facteur réseau social est en mesure de prédire l’emploi des formes traditionnelles comme que, quand que et si que de manière plus stable que tout autre facteur extralinguistique, incluant la classe sociale. L’analyse des correspondances est utilisée pour opérationnaliser le facteur réseau social à partir des affiliations des sujets dans les domaines d’affiliation. Cette étude suggère que, dans l’explication de la variation sociolinguistique, les liens faibles méritent un examen plus approfondi et que les statistiques multivariées sont un outil des plus appropriés pour ce genre d’étude.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.054 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
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".