Anglo-Canadian identity through the lens of communication between a Canadian and a representative of another ethnic community
Bibliographic record
Abstract
Данная работа посвящена лингвокультурным способам выражения национальной идентичности англо-канадцев на лексико-семантическом и грамматическом уровнях канадского английского языка.\nНа основании сравнительно-сопоставительного и семантико-синтаксического методов анализа выделены ключевые языковые черты, присущие исключительно канадскому национальному\nварианту английского языка, на основании которых построена модель англо-канадской идентичности, описывающая ее характерные лингвокультурные особенности. Исследование показало, что наиболее ярко языковая вариативность проявляется на лексико-семантическом уровне, а именно: в дивергентной лексике, состоящей из так называемых «частичных» и «чистых» канадизмов.\nУпомянутые лексические единицы в полной мере отображают особенности англо-канадской идентичности; канадизмы раскрывают суть англо-канадского национального менталитета, характеризуя образ жизни, склад ума, национальный характер англо-канадцев, позволяя идентифицировать последних в процессе коммуникации с представителями других\nлингвокультурных общностей.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.034 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".