Notice bibliographique
Résumé
This paper presents new data on the encoding and linguistic construction of topological spatial relations.The claim is that most of the supposedly topological relations are rather subjective, contextualized and perspectivized.In order to give evidence, this paper surveys the conceptualization of topological spatial relations and the lexicalization and distribution of the various meaning components that go into spatial description.Additionally, this paper looks at the effects of and interaction among language, cognition, and perception in a variety of languages.The languages at focus are Dene Sqmin (Chipewyan), a polysynthetic Athapaskan language spoken in Cold Lake, Alberta (Canada), an agglutinative language, Upper Necaxa Totonac (Mexico), as well as various Indo-European languages (English, Norwegian, German).To gain natural language data, this paper draws on two elicitation tools.One was developed at the Max-Planck-Institute in Nijmegen, the Topological Relation Markers (TRM).The TRM test consists of 71 simple black-and-white drawings of various objects, e.g., a cup on a table.Participants are asked to react to the prompt "Where is object X?".Based on the TRM test, data from the Spatial Categorization test (SPACE) developed by the author will be presented.It is supposed to reveal some more insights into linguistic spatial categorization, and more specifically the categorization of topological spatial relations.Moreover, data will be presented on the lexicalization and distribution of the various meaning components that go into spatial description.The SPACE test consists of 95 simple video animations of various objects.The results of both tests support a distributional and only partially compositional view of spatial semantics.Moreover, the various meaning components that go into the encoding of spatial description in many languages are hard to pinpoint to a single morpheme or word, e.g., an adposition.For speakers of some languages, especially Dene Chipewyan and Totonac, seemingly static and objective scenes require morphosyntactic devices which signal perspective, level of specificity, motion, causation, and other rather 'non-spatial' meaning components.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».