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In Beispielen wie
(1) Du hast scheints / Weiß Gott nichts begriffen.
(2) It cost £200, give or take.
(3) Qu’est ce qu’il a dit?
werden verbale Konstruktionen (kurz: VK, hier jeweils die fett gesetzten Teile) in einer Weise gebraucht, die der Grammatik verbaler Konstruktionen zuwiderläuft. In (1) und (2) wird die verbale Konstruktion wie ein Adverb/eine Partikel gebraucht bzw. wie ein Ausdruck in der Funktion eines (adverbialen) Adjunkts/ Supplements. In (3) ist die verbale Konstruktion zum Bestandteil einer periphrastischen interrogativen Konstruktion geworden. Wie sind solche ‘Umfunktionalisierungen’ – wie ich das Phänomen zunächst vortheoretisch bezeichnen möchte – einzuordnen? Handelt es sich um Lexikalisierung oder um Grammatikalisierung? Oder um ein Phänomen der dritten Art? Die Umfunktionalisierung verbaler Syntagmen bzw. Konstruktionen – ich gebrauche die Abkürzung UVK für ‘umfunktionalisierte verbale Konstruktion(en)’ – ist ein bisher weniger gut untersuchtes Phänomen, etwa gegenüber der Umfunktionalisierung von Präpositionalphrasen, die sprachübergreifend zu komplexen, „sekundären“ Präpositionen werden können (man vergleiche DEU auf Grund + Genitiv / von, ENG on top of, FRA à cause de).
Interview mit Dr. Kofi Yakpo, Associate Professor an der University of Hong Kong, alias "Linguist"
(2018)
Many studies on dictionary use presuppose that users do indeed consult lexicographic resources. However, little is known about what users actually do when they try to solve language problems on their own. We present an observation study where learners of German were allowed to browse the web freely while correcting erroneous German sentences. In this paper, we are focusing on the multi-methodological approach of the study, especially the interplay between quantitative and qualitative approaches. In one example study, we will show how the analysis of verbal protocols, the correction task and the screen recordings can reveal the effects of intuition, language (learning) awareness, and determination on the accuracy of the corrections. In another example study, we will show how preconceived hypotheses about the problem at hand might hinder participants from arriving at the correct solution.
We present ESDexplorer (https://owid.shinyapps.io/ESDexplorer), a browser application which allows the user to explore the data from a large European survey on dictionary use and culture. We built ESDexplorer with several target groups in mind: our cooperation partners, other researchers, and a more general public interested in the results. Also, we present in detail the architecture and technological realisation of the application and discuss some legal aspects of data protection that motivated some architectural choices.
Die ansprechende und geeignete Visualisierung linguistischer Daten gewinnt analog zum steigenden Einfluss quantitativer Methoden in der Linguistik immer mehr an Bedeutung. R ist eine flexible und freie Entwicklungsumgebung zur Umsetzung von statistischen Analysen, die zahlreiche Optionen zur Datenvisualisierung bereithält und sehr gut für große Datensätze geeignet ist. Statistische Analysen und Visualisierungen von Daten werden auf diese Weise in einer Umgebung verzahnt. Durch die zahlreichen Zusatzpakete stehen auch weiterhin zeitgemäße Methoden zur Verfügung, um (linguistische) Daten zu analysieren und darzustellen.
Der Beitrag vermittelt einen stark anwendungsorientierten Einstieg in das Programm und legt mithilfe von vielen praktischen Übungen und Anwendungsbeispielen die Grundlagen für ein eigenständiges Weiterentwickeln der individuellen Fähigkeiten im Umgang mit der Software. Neben einer kurzen, eher theoretisch angelegten Einleitung zu explorativen und explanatorischen Visualisierungsstrategien von Daten werden verschiedene Pakete vorgestellt, die für die Visualisierung in R benutzt werden können.
Horst Seehofer machte nicht den Anfang; er provozierte aber in einem Interview, das er am 16. März 2018 der Bild-Zeitung gab, eine bis heute anhaltende Debatte. Seehofer hielt und hält dieses Interview für so bedeutsam, dass er es auch in den Web-Auftritt seines Ministeriums, des Bundesinnenministeriums, gestellt hat. Der Text hat als Aufhänger einen Satz, der als Äußerung des Ministers gekennzeichnet ist: „Muslime müssen mit uns leben, nicht neben uns“; danach folgt eine Unterüberschrift, die den Minister und vier Themen des Interviews nennt: „Ein Interview mit Bundesinnenminister Horst Seehofer über Abschiebung, Parallelgesellschaften, Integration und Heimat“. Es soll wohl der Eindruck erweckt werden, dass der Minister die Chance bekommt, seine neuen Aufgabenbereiche zu charakterisieren und seine Pläne vorzustellen. Allerdings, der Aufmacher tut kund, was für Seehofer das dringendste Problem ist: Das Verhalten der Muslime in Deutschland, ihr Leben „mit uns“ und nicht „neben uns“, was immer das bedeuten soll.
The actual or anticipated impact of research projects can be documented in scientific publications and project reports. While project reports are available at varying level of accessibility, they might be rarely used or shared outside of academia. Moreover, a connection between outcomes of actual research project and potential secondary use might not be explicated in a project report. This paper outlines two methods for classifying and extracting the impact of publicly funded research projects. The first method is concerned with identifying impact categories and assigning these categories to research projects and their reports by extension by using subject matter experts; not considering the content of research reports. This process resulted in a classification schema that we describe in this paper. With the second method which is still work in progress, impact categories are extracted from the actual text data.