Bibliographic record
Abstract
Marrëdhëniet gjuhësore bullgaro-shqiptare janë hulumtuar nga shumë studiues, që janë marrë kryesisht me të folmen e Mandricës dhe me gjuhën e rilindësve shqiptarë në Bullgari, nga njëra anë, dhe nga ana tjetër mund të themi se dominojnë hulumtimet mbi ndikimin e elementeve prej bullgarishtes në gjuhën shqipe. Interferenca midis këtyre dy gjuhëve ka përmasa dhe shtresa më të gjera, sepse edhe disa fjalë shqipe kanë hyrë në gjuhën bullgare, p.sh. caka/m që vjen nga fjala cak, ose cuca që vjen nga cucë2. Por, përveç fjalëve shqipe, relativisht të pakta në gjuhën standarde bullgare, ndikimi i shqipes shtrihet përtej këtyre shtresave gjuhësore dhe prek në mënyrë të gjerë një dukuri interesante gjuhësore – të ashtuquajturat të folme të fshehta. Shfaqja në jetën sociale e kësaj forme të të folmeve lidhet me nevojat profesionale dhe kulturore në hapësirën e gjerë ballkanike dhe përtej kufijve të saj. Zanatçinjtë, të cilët kanë shkuar në kurbet jashtë viseve të tyre, e kanë pasur nevojën që të flisnin midis tyre para punëdhënësve dhe klientëve të tyre pa u kuptuar nga të tjerët. Të bën përshtypje se bartësit e këtyre të folmeve kanë qenë kryesisht muratorë dhe në përgjithësi vendbanimet e tyre ndodheshin në rajonet malore ku kushtet për bujqësi nuk kanë qenë të volitshme dhe duhej të kërkonin mënyra të tjera për ta siguruar bukën për familjet e tyre3. Pra, lëvizjet e disa grupeve për shkaqe profesionale, e kanë krijuar këtë formë të sociolekteve.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.206 | 0.057 |
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".