Mo i Rana-dialekten: En korpusanalyse
Bibliographic record
Abstract
Mo i Rana er en nordnorsk industriby som spesielt på 1900-tallet gikk gjennom store samfunnsmessige endringer og dermed også en stor økning i folketallet, noe som igjen har påvirket talemålet. I denne masteroppgaven undersøker jeg hvilke dialektendringstendenser som kan spores i Mo i Rana-dialekten fra 1960-tallet og fram til i dag. For å besvare problemstillingen har jeg analysert korpusdata fra Nordisk dialektkorpus, og sammenlignet resultatene med tidligere studier om dialekten i Mo i Rana (Christiansen, 1962; Mellingen, 1994). Jeg har valgt å fokusere på seks variabler: femininum, verbbøying, tjukk l, verbbøying, apokope og palatalitet. Analysen vitner om en stabil og homogen koiné, men noen variabler er også på ulike stadier i en endringsprosess. Både tjukk l av gammelnorsk og jamvekt ser ut til å snart være borte i bydialekten, og en avpalatalisering kan også se ut til å være i gang. Funnene i analysen viser altså at flere dialektendringstendenser kan spores i Mo i Rana-dialekten fra 1960-tallet og fram til i dag, samtidig som talemålet på mange måter framstår relativt stabilt. Studien bidrar med ny kunnskap om dialekten i Mo i Rana, og kan være med på å stake ut kursen for framtidig forskning på talemålet.
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 | 0.006 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".