Derivational features of occasionalisms in the Ukrainian language of the first quarter of the 21st century
Bibliographic record
Abstract
У статті проведено детальний лінгвістичний аналіз особливостей словотворення авторських лексем в українськомовних масмедійному й інтернетному дискурсах першої чверті ХХІ століття. Матеріалом для цієї розвідки слугували понад 270 одиниць, одержаних методом суцільної вибірки. Переконливо доведено, що попередніми століттями індивідуально-авторські слова були здебільшого притаманні художньому дискурсові, а в означений період їх творення та вживання істотно активізувалося в масмедіа й інтернеті. Окреслено головні позамовні та внутрішньомовні чинники, що сприяли виникненню значної кількості різноструктурних оказіоналізмів. Проаналізовано морфологічні й неморфологічні способи словотворення досліджуваних одиниць. Зауважено, що, як і в загальнонародній мові, істотно домінує морфологічний спосіб словотворення, однак у продукуванні оказіоналізмів у масмедійному й інтернетному дискурсах превалюють не афіксальні похідні утворення, а складні одиниці, деривовані основоскладанням (як чистим, так і із суфіксацією), юкстапозицією, абревіацією, телескопією. Засвідчено активізацію останніми роками творення авторських слів одним із неморфологічних способів – лексико-синтаксичним. У досліджених дискурсах дещо менший обсяг слів сформовано афіксальними підспособами – суфіксальним, префіксальним, префіксально-суфіксальним. Виявлено, що продуктивними у творенні оказіоналізмів у медійній та інтернетній комунікації є суфікси -ач, -л(о), -ик, -изацій-/-ізацій-, -ств(о), -ува-, -и-, а також суфіксоїди -маній-, -ман, -фоб; непродуктивними – постпозитивні форманти -ець, -іад(а), -ищ(е), -изм/-ізм, -іст, -а-. Серед префіксів високу активність демонструють лише два препозитивних форманти – недо- і мега-; непродуктивними виступають префікси анти-, над-, міні-, роз-, спів-, псевдо-. Помічено творення авторських одиниць на основі онімів, зокрема від прізвищ відомих осіб. Відзначено роль аналогії та асоціації під час деривації оказіоналізмів. У статті почасти з’ясовано семантико-стилістичні особливості оказіоналізмів. Опрацьований матеріал дав підстави висновувати щодо переважання негативно оцінних утворень над позитивними. Акцентовано також на функційних особливостях оказіональних утворень. Установлено, що в текстах медіа та в інтернет-комунікації вони здебільшого виконують такі функції: номінативну, емотивну, експресивну, впливу, привернення уваги, когнітивну.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
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".