Peter Garrett 2010: Attitudes to Language (Key Topics in Sociolinguistics). Cambridge: Cambridge University Press.
Bibliographic record
Abstract
Desde la segunda mitad del siglo pasado -con la aparición de trabajos como Labov (1966)-hasta nuestros días, la sociolingüística ha acumulado una bibliografía tan extensa como variada sobre las actitudes hacia las lenguas y sus hablantes.Compartida con otras disciplinas, como la psicología social y la dialectología, esta área de investigación cuenta hasta la fecha con aproximaciones teóricas, métodos y datos de múltiples contextos lingüísticos.Por su demostrada validez y utilidad, el concepto de actitud lingüística permite analizar un amplio rango de fenómenos asociados a la variación y el cambio lingüístico, tales como los estereotipos, el prestigio, la alternancia de códigos (codeswitching), el contacto y la nivelación dialectal.A pesar del intercambio constante de resultados entre investigadores, el lector interesado en este ámbito notará que pocas obras reúnen, bajo el mismo título, los conceptos fundamentales, los temas de discusión vigentes y el repertorio de metodologías puestas en práctica para el análisis de las actitudes lingüísticas.Editado en 2010 -hasta el momento, únicamente en inglés-, Attitudes to Language de Peter Garrett cubre todos esos aspectos de forma ilustrativa y crítica, en un libro concebido en forma de manual para el aula, pero igualmente versátil para cualquier especialista que se halle en búsqueda de referencias clave.En el capítulo introductorio, Garrett muestra al lector cómo las actitudes lingüísticas forman parte de la vida cotidiana y se manifiestan sobre aspectos particulares del lenguaje, como la ortografía y puntuación, léxico, gramática, pronunciación y estilos de habla, o de forma más general Attitudes to Language (Key Topics in Sociolinguistics).
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.009 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".