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Anglicismes en russe doukhobor

2022· article· fr· W4311518599 on OpenAlexaffabout
Veronika Makarova

Bibliographic record

VenueEspaces Linguistiques · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicLinguistics, Language Diversity, and Identity
Canadian institutionsUniversity of Saskatchewan
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article examine les anglicismes en russe doukhobor, une variété linguistique qui était parlée au Canada par les Spirit Wrestlers (ou Doukhobors, un groupe de dissidents chrétiens originaire de l'Empire russe et immigré au Canada en 1899), mais qui a presque entièrement disparu. Les résultats démontrent l’existence de trois vagues successives d’emprunts à l’anglais. La première (contenant très peu d’emprunts, composés principalement de gentilés) s’était déjà produite en russe avant l’immigration des Doukhobors au Canada. La deuxième vague a correspondu aux premières années de leur immigration, lorsque des dizaines de mots ont été empruntés à l’anglais, principalement pour exprimer certains nouveaux concepts liés à la vie dans leur nouveau pays : la technologie, la vie sociale, le vocabulaire général, la culture, les unités de mesure et le vocabulaire lié à l’alimentation. La dernière vague, à la fin du XXe et au début du XXIe siècles, était principalement composée d’emprunts de termes technologiques. Seule la deuxième vague a été prolifique et a créé de nouveaux mots à partir de mots sources anglais par le biais d’une dérivation morphologique. L’utilisation de mots d’emprunt qui sont absents dans le russe standard a contribué à l’idée selon laquelle le russe doukhobor était une variété linguistique inférieure. Cette notion, ainsi que certains facteurs démographiques et sociaux plus saillants, ont joué un rôle dans sa disparition.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.532
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.000

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.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.243
Teacher spread0.231 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

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Published2022
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