Como 'vender' a língua portuguesa? Promoção do português dentro de duas comunidades na América do Norte
Bibliographic record
Abstract
Este artigo apresenta uma análise sobre as ideologias linguísticas que representam a nova posição da língua portuguesa dentro de duas comunidades portuguesas instaladas na América do Norte: em Montreal, Québec, no Canadá, e na cidade de Bridgeport, Connecticut, nos Estados Unidos da América. Enquanto as matrículas nas escolas comunitárias dentro dos dois grupos estão diminuindo, os atores destas instituições estão mobilizando discursos sobre o poder do português como uma língua de negócios, uma língua global. Utilizando uma abordagem etnográfica, observamos discursos das instituições e dos próprios falantes que deixam a posição de língua de herança (LH) para ‘vender’ uma nova língua do futuro. Observamos, então, como se mantém um paradigma nacionalista que vê uma nação equivaler ao uso duma língua, que nesse caso prevê o uso duma norma, para reforçar esta nova posição. A nossa metodologia qualitativa, baseada na observação participante e em entrevistas semiestruturadas, nos permitiu articular à análise discursiva com uma análise das práticas linguísticas, com enfoque na perceção e na identificação do que é o ‘bom’ português. As práticas mistas ou híbridas continuam a ser interrogadas segundo os repertórios de cada falante e em cada contexto, permitindo pôr em questão as ideologias de ‘pureza’ da língua.
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 | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".