Nous écrivons, donc nous existons : identité et mémoire dans le paysage linguistique arménien de Plovdiv
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose un « voyage » à travers le paysage linguistique de la minorité arménienne de Plovdiv, en Bulgarie. Notre questionnement a comme point de départ l’importance de la visibilité de la langue arménienne et de son système d’écriture pour les pratiques identitaires et de mémoire arméniennes dans le contexte multiethnique et multilingue de la ville de Plovdiv. Malgré le fait que cette communauté diasporique soit petite et que la compétence active en arménien soit limitée, la présence de la langue arménienne dans la ville reste visible en raison de la valeur symbolique prestigieuse attribuée à son système d’écriture et de la nécessité de partager la mémoire traumatique du génocide arménien avec un public plus large. Nous analysons ici le paysage linguistique arménien de la ville en observant les monuments officiels, le musée commémorant les victimes du génocide ainsi que le cimetière communautaire local qui montrent l’intérêt des collectivités locales à perpétuer la mémoire collective de la communauté arménienne.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".