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Enregistrement W1586310610 · doi:10.7202/013201ar

How far west into Asia have Eskimo languages been spoken, and which ones?

2006· article· en· W1586310610 sur OpenAlexvenueno aff
Michael Fortescue

Notice bibliographique

RevueÉtudes/Inuit/Studies · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Cultural Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeninsulaLinguisticsHistoryHarmony (color)Austronesian languagesGeographyVowelArchaeologyArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has long been suggested by archaeologists that Eskimo-speaking groups were present along the coasts of northeastern Asia much further west than their present confinement to the tip of the Chukotkan Peninsula suggests. However, little linguistic evidence confirming this has been adduced. The pitfalls of misinterpretation of early word-list materials is illustrated with an examination of the facts and non-facts concerning the so-called Anadyr Eskimos supposed to have been met in the early 19th century far to the west, speaking what looks like the Naukanski language of East Cape. With the availability of new data on recently extinct Kerek, it is possible to put together from the hitherto sparse phonological and lexical data a plausible hypothesis that explains, among other things, certain prosodic features of coastal Chukotian languages in terms of a relatively recent Yupik Eskimo substratum all the way to the Kamchatkan isthmus. These features largely coincide with the areas where the original Chukotian vowel harmony system has broken down, in an almost contiguous coastal strip cutting across major language boundaries. This is set within a broader scenario for the spread of successive waves of Eskimo languages on the Asian side, back from their focal area around Bering Strait during successive phases of Neo-Eskimo culture. An explanation of the origin of Yupik rhythmical stress—and its relationship to peculiarities of the highly aberrant Sirenikski language and to the nature of adjacent Chukotian prosodies—will fall out from this scenario.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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