Bibliographic record
Abstract
Niniejszy artykuł przedstawia wyznaczniki tzw. potocznej świadomości językowej według koncepcji Dennisa R. Prestona, który jako pierwszy wprowadził je do amerykańskiej szkoły lingwistyki potocznej w latach 90. ubiegłego wieku. Wyróżniki te to: eksplicytna dostępność zakresu zjawisk językowych podlegających ocenie, stopień trafności tej oceny, poziom jej szczegółowości oraz umiejętność kontrolowania różnych wariantów języka. Zasadniczą cechą tych wykładników jest to, że – w odróżnieniu od typowych narzędzi do badań nad świadomością językową, które analizują warstwy i poziomy świadomości – pozwalają one na badanie sposobów, w jakie ujawnia się świadomość przeciętnego użytkownika języka, tzw. językoznawczego laika. W rodzimych badaniach fenomenu świadomości językowej wyznaczniki te nie były dotychczas opisywane i wykorzystywane, chociaż prezentują nowe możliwości eksplikacji badawczej. W niniejszym artykule do charakterystyki koncepcji Dennisa R. Prestona posłużono się częściowo przykładami użytymi przez samego badacza, a częściowo odwołano się do przykładów porównywalnych, ale pochodzących ze źródeł rodzimych, w tym egzemplifikacji językowych ekscerpowanych wśród polskiej grupy etnicznej w Kanadzie. W artykule przedstawiono również relacje między wyznacznikami potocznej świadomości językowej, które zilustrowano w sposób graficzny. Wstępna diagnoza dotycząca zdatności charakteryzowanych wyróżników w studiach nad świadomością językową użytkowników polszczyzny zachęca do pogłębionych analiz, w jakiej mierze te – względnie zobiektywizowanie – narzędzia mogą okazać się przydatne do badań nad sposobami, przez które ujawnia się świadomość językowa grup społecznych.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.003 |
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".