Common tense-aspect markers in Bantu
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We have two aims here. One is to provide an inventory and typological overview of the commonest pre-stem and suffixal tense-aspect markers across Bantu. We examine geographical distribution, phonological and tonal shape, and general semantic range. The other is to ask which of these might be assigned to Proto-Bantu, some 5000 years ago. We use a database of 100 languages, comprising 85 from all Guthrie's groups (A10, A20, etc) plus another 15 from his 15 zones. The most widespread pre-stem markers are: /a/, which comes in several tonal and vowel-length variations, representing 'past' in most languages and 'non-past' (possibly older focus (Nurse 2006)) in fewer languages; zero 'general present'; /ka/ 'itive, narrative, (far) past, (far) future'; /ki/ 'persistive, participial'; /laa/ 'future' and /la/ 'focus'. The first three certainly go back to Proto-Bantu, the status of the last three is less certain. The commonest suffixes are: /a/ 'neutral'; /e/ 'subjunctive'; /ile/ 'perfect, past'; /ag/ 'imperfective'; /i/ 'positive near past'; a vowel copy suffix 'positive near past'. The first five go back to Proto-Bantu, the sixth is innovation. We propose that /ile, i, the vowel copy suffix/ are connected. Finally, we mention four widespread but derived pre-stem markers.
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.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découle