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Salzburg, Austria
Aquesta contribució és, abans de res, d’inspiració metodològica. Es tracta d’augmentar els passos taxomètrics utilitzats en el marc de l’«Escola dialectomètrica de Salzburg». Fins ara, aquesta ha treballat en quatre etapes: 1) dades originals de l’atles lingüístic analitzat → 2) matriu de dades derivada → 3) matriu de similitud → 4) visualització del contingut de la matriu de similitud (segons sis modalitats taxomètriques diferents). La nova “dialectometria beta” presentada aquí disposa de cinc passos: 1) dades originals de l’atles lingüístic analitzat → 2) matriu de dades derivada → 3) matriu de similitud → 4) tractament ulterior de les dades de la matriu de similitud mitjançant el Coeficient de correlació de Bravais-Pearson → 5) visualització (segons les sis modalitats taxomètriques habituals) del contingut de la nova matriu de correlació. Els resultats, a efectes de suavització, molt interessants des dels punts de vista geolingüístic i classificatori. Per a la demostració, hem utilitzat les dades de la taxació del contingut de l’ALPI, feta a Salzburg fa una desena d’anys. Els resultats de l’anàlisi quadripartida (= dialectometria-alfa) i els de l’anàlisi en cinc parts (= dialectometria-beta) es presenten de manera comparativa mitjançant 12 mapes en colors, sempre dividits en dues parts.
This contribution is primarily methodological in nature. The aim is to extend the taxometric steps used in the Salzburg School of Dialectometry. Until now, the Salzburg School has worked with four steps: 1) original data from the analysed linguistic atlas → 2) derivative data matrix → 3) similarity matrix → 4) visualisation of the content of the similarity matrix (according to six different taxometric modalities). The new “beta dialectometry” presented here has five steps: 1) original data from the analysed linguistic atlas → 2) derivative data matrix → 3) similarity matrix → 4) further processing of the similarity matrix data by means of the Bravais-Pearson Correlation Coefficient, → 5) visualisation (according to the six usual taxometric modalities) of the content of the new correlation matrix. The result consists of smoothing effects that are very interesting from a geolinguistic and classificatory point of view. To demonstrate this, we used data from the typification of the 70 maps of the unique volume of ALPI carried out in Salzburg around ten years ago. The results of the quadripartite analysis (= alpha dialectometry) and those of the five-part analysis (= beta dialectometry) are presented comparatively using 12 colour plates, always divided into two parts.
La présente contribution est avant tout d’inspiration méthodique. Il s'agit d’augmenter les étapes taxométriques utilisées dans le cadre de l’École dialectométrique de Salzbourg. Jusqu’à présent, cette dernière a travaillé avec quatre étapes : 1) données originales de l'atlas linguistique analysé → 2) matrice de données en dérivée → 3) matrice de similarité → 4) visualisation du contenu de la matrice de similarité (selon six modalités taxométriques différentes). La nouvelle « dialectométrie béta » présentée ici dispose de cinq étapes : 1) données originales de l'atlas linguistique analysé → 2) matrice de données en dérivée → 3) matrice de similarité → 4) traitement ultérieur des données de la matrice de similarité au moyen du Coefficient de corrélation de Bravais- Pearson → 5) visualisation (selon les modalités taxométriques habituelles) du contenu de la nouvelle matrice de corrélation. Il en résulte des effets de lissage très intéressants des points de vue géolinguistique et classificatoire. Pour la démonstration, nous avons utilisé les données de la taxation du contenu de l’ALPI, faite à Salzbourg il y a une dizaine d'années. Les résultats de l'analyse quadripartite (= dialectométrie-alpha) et ceux de l’analyse en cinq parties (= dialectométrie-béta) sont présentés de manière comparative à l’aide de 12 planches en couleurs, toujours divisées en deux parties.
