Bibliographic record
Abstract
Les premières attestations écrites de l'araméen datent du début du premier millénaire avant l'ère chrétienne. Dès le VIIe siècle avant notre ère, il devient la langue administrative de l'Empire néo-assyrien puis des empires néo-babylonien et perse, et la langue véhiculaire de tout le Proche et Moyen-Orient. Avec quelques 500 000 locuteurs le soureth ou néo-araméen du nord-est (en anglais Nord-Eastern Neo-Aramaic : NENA), est la principale langue araméenne moderne et la seule qui ait donné lieu à une littérature et à des pratiques d'écriture d'une certaine importance. Le soureth a évolué pendant des siècles au contact de langues indo-européennes (kurde, persan, arménien) ou turques. Il est parlé ou était parlé par des populations chrétiennes et juives du sud-est de la Turquie, du nord de L'Iraq, du Kurdistan et de l'Azerbaïjan iraniens, de la région du Khabour en Syrie et par une diaspora dispersée dans le monde entier (Suède, Allemagne, France, Australie, Liban, USA, Canada...). En France, le nombre de locuteurs du soureth est estimé à environ 18 000, dont 10 000 en région parisienne, la plupart établis dans le département du Val-d'Oise, à Sarcelles et dans les communes environnantes (Saint-Brice, Garges-les Gonesse, Villiers-le-Bel...). Il y aurait également 2 à 3000 locuteurs à Marseille et autant à Lyon. La plupart des Assyro-Chaldéens de Sarcelles et des environs sont originaires des huit villages de Turquie abandonnés ou évacués au cours des années 1980 ; ils sont arrivés en France au milieu des années 1980 et ont obtenu le statut de réfugiés politiques. Les évènements de ces dernières années en Iraq ont provoqué l'arrivée de réfugiés en provenance de ce pays. En 2008-2009, 600 réfugiés assyro-chaldéens iraquiens on été accueillis en Ile-de-France et dans plusieurs autres régions ; à Marseille on note l'arrivée récente de réfugiés originaires du nord de l'Iraq. En 2007 un cours d'initiation au soureth a été ouvert à l'Inalco (Institut National des Langues et Civilisations Orientales), dans le cadre du Master I d'arabe Proche/Moyen-Orient. En 2008 est paru le premier manuel de soureth destiné à des apprenants francophones.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.215 | 0.059 |
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".