Bibliographic record
Abstract
L’any 1973 un petit col·lectiu d’estudiosos dels Països Catalans es constituí en el Grup Català de Sociolingüística (GCS), amb el propòsit d’impulsar la normalització de la llengua catalana i els estudis sociolingüístics en la seva àrea. La seva primera aparició pública fou en el VIII CongrésMundial de Sociologia (Toronto, 1974), on, gràcies a L.V.Aracil—un dels promotors del GCS—, s’organitzà una sessió dedicada a la llengua catalana, i tot el seu material es publicà al primer número de l’anuari Treballs de Sociolingüística Catalana (1977). L’any 1981 el GCS tenia divuit associats. La creixença del col·lectiu el portà, el 2005, a denominar-se Associació de Sociolingüistes de Llengua Catalana (ASOLC) i, poc després, en convertir-se en filial de l’Institut d’Estudis Catalans, el 2008, adoptà el nom de Societat Catalana de Sociolingüística (SOCS). Al llarg de la seva història aquesta associació no solament s’ha dedicat a impulsar i estendre la recerca sociolingüística, sinó que, amés, ha participat en nombroses iniciatives de planificació lingüística. PARAULES CLAU: sociolingüística, normalització lingüística, planificació lingüística, llengua catalana, Països Catalans.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.005 |
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".