Lidia Becker, Sandra Herling et Holger Wochele (dir.) (2023), Manuel de linguistique populaire, Berlin/Boston, De Gruyter, 625 p. [ISBN : 978-3110486674]
Bibliographic record
Abstract
"Le manuel, introduit par un long texte de Becker posant les enjeux principaux de la linguistique populaire (désormais LP), est structuré en trois sections. La première est consacrée aux questions théoriques, épistémologiques et méthodologiques (« Historiographie, théorie et méthodes »). Cette section pose les fondements théoriques de la linguistique populaire, même à partir de perspectives historiographiques. Les auteurs (Osthus, Preston, Stegu, Visser et Albrecht) y explorent et présentent les notions clés – comme celles de représentations sociales, idéologies linguistiques ou encore attitudes linguistiques – et en proposent aussi de nouvelles, comme celle de « regard linguistique » de Preston. Les questions méthodologiques y sont également discutées, notamment en ce qui concerne la collecte des données dans les textes historiques (Eggert), la mise en place et le traitement de données issues de méthodes plus ethnographiques, comme l’entretien, les questionnaires et les tests de perception (Pustka, Chalier, Jansen), ainsi que l’utilisation des données issues des plateformes du web 2.0, sans oublier des considérations de nature éthique (Kunkel). L’accent est mis sur l’importance d’une approche interdisciplinaire, combinant sociolinguistique, anthropologie et psychologie sociale. [...]"
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.064 | 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".