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Studenten, StudentInnen, Studierende? Aktuelle Verwendungspräferenzen bei Personenbezeichnungen
(2020)
Im Beitrag werden Meinungen und Einstellungen zur geschlechtergerechten Sprache dargestellt. Dazu werden verschiedene Möglichkeiten für die Bezeichnung von Personen, die studieren, in den Blick genommen. Diese werden zunächst beschrieben und ihre Frequenzen im Deutschen Referenzkorpus ausgewertet. Anschließend werden explizit die Meinungen und Einstellungen behandelt. Dafür werden die Daten der Deutschland-Erhebung 2008 und der Deutschland-Erhebung 2017 ausgewertet. In der aktuellen Erhebung wurden laienlinguistische Verwendungspräferenzen von Personenbezeichnungen erhoben; präferiert wird von den meisten Befragten die Partizipialform (den Studierenden). Die Verwendungspräferenzen hangen vor allem mit dem Alter der Befragten und ihrer politischen Orientierung zusammen. Insgesamt zeigt sich jedoch, dass das Thema der geschlechtergerechten Sprache für die meisten Befragten nur eine untergeordnete Rolle spielt.
Bislang gibt es keine akkuraten, repräsentativen Statistiken dazu, welche Sprachen in Deutschland gesprochen werden. Zwar wird in verschiedenen Erhebungen nach Muttersprachen oder nach zuhause gesprochenen Sprachen gefragt; aufgrund einiger Mängel im Erhebungsdesign bilden die Ergebnisse der vorliegenden Erhebungen jedoch die sprachliche Realität der in Deutschland lebenden Bevölkerung nicht angemessen ab. Im Beitrag wird anhand von drei Erhebungen gezeigt, dass bereits die Instrumente zur Erhebung von Sprache von Spracheinstellungen geprägt sind und dass dadurch die Gültigkeit der Ergebnisse stark eingeschränkt wird. Diese Mängel gelten für Sprachstatistiken im Hinblick auf die gesamte Bevölkerung Deutschlands – Kinder und Jugendliche eingeschlossen.
Das Centre de Sociologie de l’Innovation (CSI) der Ecole des Mines in Paris ist eine Hochburg der Wissenschaftssoziologie, an der die Arbeiten von Bruno Latour und Michel Callon erstellt wurden. Deren Untersuchungen haben eine Reihe von Analysen der wissenschaftlichen Praktiken ausgelöst, die manchmal – vor allem in der angelsächsischen Literatur – unter dem Begriff „Actor-Network-Theory“ (ANT) zusammengefasst werden. Dieser fundamentale Beitrag zur Wissenschaftssoziologie zeichnet sich aus durch eine gesteigerte Aufmerksamkeit sowohl gegenüber den Praktiken der Wissenschaftler, der „science in action“, den Objekten, den Artefakten und den technischen Vorrichtungen als auch gegenüber den Netzwerken, in denen sich Menschen und Nicht-Menschen zusammenfügen und im Umlauf sind. Eine Gruppe von Forschern des CSI, Madeleine Akrich, Antoine Hennion und Vololona Rabeharisoa, hat freundlicherweise eingewilligt, im folgenden Text sehr frei über die Thematik des vorliegenden ZBBS-Heftes und über die Art und Weise zu diskutieren, in der sie sich in ihren Forschungsfeldern und in ihren Arbeiten gegenüber den Fragen positionieren, die durch die Berücksichtigung der sozialen Interaktionen in wissenschaftlichen Arbeitsvollzügen aufgeworfen werden.
Das vorliegende Themenheft bündelt theoretische, methodologische und empirische Debatten an der Schnittstelle von Zeichen, Zeichensystem, Zeichenmodalität/-materialität und Medium und möchte sie weiterführen. Die Beiträge befassen sich mit Fragen der begrifflichen und empirischen Grenzziehung zwischen Zeichen und Medien und liefern so Impulse für die Erforschung des Wechselspiels der Gegenstandsbereiche Zeichenhaftigkeit, Medialität und Materialität als Manifestation multimodaler Kommunikation. Ziel des Heftes ist es, die theoretischen und empirischen Diskussionen um Multimodalität und Medialität stärker aufeinander zu beziehen.
Although the N400 was originally discovered in a paradigm designed to elicit a P300 (Kutas and Hillyard, 1980), its relationship with the P300 and how both overlapping event-related potentials (ERPs) determine behavioral profiles is still elusive. Here we conducted an ERP (N = 20) and a multiple-response speed-accuracy tradeoff (SAT) experiment (N = 16) on distinct participant samples using an antonym paradigm (The opposite of black is white/nice/yellow with acceptability judgment). We hypothesized that SAT profiles incorporate processes of task-related decision-making (P300) and stimulus-related expectation violation (N400). We replicated previous ERP results (Roehm et al., 2007): in the correct condition (white), the expected target elicits a P300, while both expectation violations engender an N400 [reduced for related (yellow) vs. unrelated targets (nice)]. Using multivariate Bayesian mixed-effects models, we modeled the P300 and N400 responses simultaneously and found that correlation between residuals and subject-level random effects of each response window was minimal, suggesting that the components are largely independent. For the SAT data, we found that antonyms and unrelated targets had a similar slope (rate of increase in accuracy over time) and an asymptote at ceiling, while related targets showed both a lower slope and a lower asymptote, reaching only approximately 80% accuracy. Using a GLMM-based approach (Davidson and Martin, 2013), we modeled these dynamics using response time and condition as predictors. Replacing the predictor for condition with the averaged P300 and N400 amplitudes from the ERP experiment, we achieved identical model performance. We then examined the piecewise contribution of the P300 and N400 amplitudes with partial effects (see Hohenstein and Kliegl, 2015). Unsurprisingly, the P300 amplitude was the strongest contributor to the SAT-curve in the antonym condition and the N400 was the strongest contributor in the unrelated condition. In brief, this is the first demonstration of how overlapping ERP responses in one sample of participants predict behavioral SAT profiles of another sample. The P300 and N400 reflect two independent but interacting processes and the competition between these processes is reflected differently in behavioral parameters of speed and accuracy.
In this paper, the author studies the role of the dictionary in the first language acquisition, highlighting its didactic value. Based on two Romanian lexicographical works of the 19th century, Lexiconul de la Buda (Buda, 1825) [the Lexicon of Buda] et Vocabularu romano-francesu (Bucarest, 1870) [the Romanian-French Vocabulary], the author analyses the normative information recorded in the articles in order to observe which level of language (i. e. phonetical, morphological, syntactical and lexical) is concerned. Such an approach allows to distinguish between the possible changings both at the level of the perception or at the grammatical, lexical and semantical description, i. e. the settlement of the word in the first language, and at a technical level, i. e. the making of article and of dictionary.
This paper aims at verifying if the most important online Brazilian Portuguese dictionaries include some of the neologisms identified in texts published in the 1990s to 2000s, formed with the elements ciber-, e-, bio-, eco- and narco, which we refer to as fractomorphemes / fracto-morphèmes. Three online dictionaries were analyzed (Aulete, Houaiss and Michaelis), as well as Vocabulário Ortográfico da Língua Portuguesa (VOLP). We were able to conclude that all three dictionaries and VOLP include neologisms with these elements; Michaelis and VOLP do not include separate entries for bound morphemes, whereas Houaiss includes entries for all of them and Aulete includes entries for bio-, eco- and narco-. Aulete also describes the neological meaning of eco- and narco-, whereas Houaiss does not.
Collaborative work in NFDI
(2023)
The non-profit association National Research Data Infrastructure (NFDI) promotes science and research through a National Research Data Infrastructure. Its aim is to develop and establish an overarching research data management (RDM) for Germany and to increase the efficiency of the entire German science system. After a two-and-a-half year build up phase, the process of adding new consortia, each representing a different data domain, has ended in March 2023. NFDI now has 26 disciplinary consortia (and one additional basic service collaboration). Now the full extent of cross-consortial interaction is beginning to show.
The automatic recognition of idioms poses a challenging problem for NLP applications. Whereas native speakers can intuitively handle multiword expressions whose compositional meanings are hard to trace back to individual word semantics, there is still ample scope for improvement regarding computational approaches. We assume that idiomatic constructions can be characterized by gradual intensities of semantic non-compositionality, formal fixedness, and unusual usage context, and introduce a number of measures for these characteristics, comprising count-based and predictive collocation measures together with measures of context (un)similarity. We evaluate our approach on a manually labelled gold standard, derived from a corpus of German pop lyrics. To this end, we apply a Random Forest classifier to analyze the individual contribution of features for automatically detecting idioms, and study the trade-off between recall and precision. Finally, we evaluate the classifier on an independent dataset of idioms extracted from a list of Wikipedia idioms, achieving state-of-the art accuracy.
In order to differentiate between figurative and literal usage of verb-noun combinations for the shared task on the disambiguation of German Verbal Idioms issued for KONVENS 2021, we apply and extend an approach originally developed for detecting idioms in a dataset consisting of random ngram samples. The classification is done by implementing a rather shallow, statistics-based pipeline without intensive preprocessing and examinations on the morphosyntactic and semantic level. We describe the overall approach, the differences between the original dataset and the dataset of the KONVENS task, provide experimental classification results, and analyse the individual contributions of our feature sets.