Borrowings and linguistic dynamic
Bibliographic record
Abstract
A partir d'un corpus oral constitué de 28 émissions d'une radio communautaire du sud-ouest de la Nouvelle-Ecosse, enregistrées sur Internet, nous avons analysé, d'une part, le changement linguistique dans la perspective du contact de langues, d'autre part, le contact de langues en tant que particularité essentielle de la variété de français acadien de la Nouvelle-Ecosse. Les mécanismes qui expliquent les phénomènes de contact linguistique ont été décrits dans les termes suivants : (a) restructuration des paradigmes linguistiques dans le cas des marqueurs linguistiques ; (b) désémantisation et changement de catégories (le relatif witch) ; (c) relexicalisation d'un emprunt lexical (wellment) ; (d) enrichissement sémantique d'un emprunt (back). Tous ces cas relèvent de l'emprunt lexical. Dans un seul cas, nous avons invoqué la convergence comme mécanisme d'explication des phénomènes de contact linguistique (les marqueurs comme / manière (de)). L'analyse entreprise, ainsi que la comparaison de cette communauté avec d'autres communautés acadiennes nous a permis d'avancer l'hypothèse que dans le cas étudié le contact linguistique ne conduit pas forcément à l'attrition et à l'assimilation linguistique, mais plutôt à la création d'une identité bilingue, avec une revalorisation de la culture francophone. Deuxièmement, notre analyse montre bien que les phénomènes pris en compte ne s'expliquent pas par l'action des normes de groupe (on ne peut pas associer des valeurs sociales avec des phénomènes linguistiques spécifiques), mais par l'action de facteurs linguistiques (besoins immédiats de communication : besoins de contrastes entre des plans énonciatifs différents, entre des types d'information différents - information principale / information secondaire ; action des mêmes principes linguistiques ; rapport qu'entretiennent les deux langues en contact)
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".