World Englishes aspetti lessicali e geopolitici
Bibliographic record
Abstract
“English will be the most respectable language in the world and the most universally read and spoken in the next century, if not before the close of this one”: la previsione di John Adams, secondo Presidente degli Stati Uniti d’America, alla fine del XVIII secolo, sembra già trovare alcune conferme. Indubbiamente, l’inglese è una delle lingue più diffuse al mondo – più di 300 milioni di persone la usano come first language, molti milioni di più come second language – e, senza contare i Paesi che fanno parte dell’“inner circle” (Kachru, 1992), ha una distribuzione geografica su oltre 100 stati. Può sembrare singolare, a prima vista, che la native language di un’isola tutto sommato piccola nel nord dell’Europa abbia avuto un tale processo evolutivo da trasformarsi in poco più di due secoli in un fenomeno linguistico di portata mondiale, dando vita – per varie ragioni di natura storica, socio-politica e non ultime di language contact con le lingue “altre” incontrate lungo il suo cammino nel corso delle sue migrazioni nei cinque continenti – ad innumerevoli varietà, molte delle quali (i case-studies dei capitoli 2 e 3 – Canadian English e South African English, ad esempio) con uno status già acquisito e consolidato di ufficialità e indipendenza; altre che stanno rapidamente emergendo e affermandosi, come lo Euro-English (il case-study del capitolo 4), che appare sempre di più come “the binding agent of a continent”.[...]
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 teacher head, 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".