Evolución de la lengua portuguesa en su dinámica de transmisión dentro de la "comunidad portuguesa" de Montreal
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse en sociolinguistique a pour objectif d'illustrer la relation qui existe entre langue, dans ses pratiques et représentations, et identité au sein de la "communauté portugaise" de Montréal. Considérant le contexte particulier de Montréal, où deux langues, le français et l'anglais, dominent le panorama linguistique, nous avons observé les pratiques langagières quotidiennes des membres de la "communauté portugaise" et analysé l'influence de ces pratiques sur les (re)présentations identitaires. Tout d'abord, nous avons réalisé l'analyse linguistique des pratiques langagières quotidiennes en langue portugaise, qui nous a permis d'observer le processus d'évolution des formes et de dégager sept "points de fragilité" de la structure du portugais parlé dans le groupe, conséquences de la situation du contact de langues. Dans un deuxième temps, l'analyse du discours épilinguistique nous a permis d'observer les dynamiques identitaires individuelles et collectives au sein du groupe. Le statut du portugais, véhiculé dans les discours, lui permet de se perpétuer comme valeur fondamentale de l'identité « communautaire » dans le contexte politique et sociale multiculturel de la ville québécoise.
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 | 0.010 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".