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Record W7104444438 · doi:10.71781/14848

El habla de la comunidad cubana en Montreal

2013· dissertation· es· W7104444438 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2013
Typedissertation
Languagees
FieldArts and Humanities
TopicSpanish Linguistics and Language Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSociolinguisticsLanguage contactSocial mobilization

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce travail contient une première caractérisation générale du discours de la communauté cubaine à Montréal, avec une attention particulière sur deux aspects: le comportement de certains traits qui caractérisent l'espagnol de Cuba chez les locuteurs migrants, et les possibles variations produites par le contact linguistique. Pour ce faire, nous utilisons les données d'un corpus élaboré par la chercheuse à partir de conversations semi-dirigées enregistrées (registre colloquial) avec 19 Cubains: dix hommes et neuf femmes vivant à Montréal. L'analyse des données nous permet de vérifier que les traits caractéristiques étudiés se sont conservés dans le discours des Cubains résidants dans la ville, mais quelques variations se sont produites, provoquées par le contact avec les langues dominantes (français-espagnol, et moins en anglais-espagnol) et d'autres variétés de l'espagnol, ainsi qu’avec une réalité socio-économique, politique et culturelle très différente de celle d’origine. Les variations morphosyntaxiques ont été détectées principalement dans les mots invariables (prépositions). Au niveau lexico-sémantique, nous avons trouvé essentiellement des emprunts lexicaux. Il existe également des prêts sémantiques, des calques et des changements de fréquence de certains mots. Concernant le niveau pragmatique, nous avons remarqué un ralentissement du rythme dans les conversations de l'échantillon qui pourrait être dû à la situation du bilinguisme fonctionnel. En résumé, le discours des Cubains participants dans cette étude montre quelques-uns des traits caractéristiques à toute situation de contact de langues, mais aussi des particularités relatives aux caractéristiques de la communauté étudiée (les attitudes linguistiques, par exemple), à la distance typologique entre les langues impliquées (espagnol et français) et au contraste entre les sociétés d’origine et d’accueil, entre autres.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.561
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0110.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.004
GPT teacher head0.185
Teacher spread0.181 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2013
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