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Enregistrement W1979981361 · doi:10.1163/187740912x623406

Comments on Nordhoff ’s “Establishing and Dating Sinhala Influence in Sri Lanka Malay”1

2012· article· en· W1979981361 sur OpenAlexaff
Ian Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of Language Contact · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalayTamilContext (archaeology)LexiconLinguisticsNeuroscience of multilingualismSri lankaHistoryEthnologyPhilosophySouth asia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Students of Sri Lanka Malay agree that the language has been heavily influenced by the local languages, Sinhala and Tamil. Differences arise over not only the degree and timing of such influence from each language, but also the extent to which the language developed through untutored second language acquisition (on the part of Tamil &/or Sinhala speakers) &/or intense bilingualism (on the part of Malay speakers). Nordhoff’s arguments for Sinhala influence are examined in the context of Thomason’s (2001) framework for establishing contact-induced change and found to be convincing for some features, but weaker or unconvincing in others. The argument for early Sinhala phonological influence is based on an unsurprising distribution and the mechanism of substrate influence (Siegel, 1998, 2008) which has not been shown to operate in the context of intense bilingualism. The linguistic differing consequences of untutored second language acquisition and intense bilingualism have not been thoroughly investigated, except on lexicon (Thomason and Kaufman, 1988). The Sinhalese component of Sri Lanka Malay lexicon stands at less than 1% (Paauw, 2004), a figure inconsistent with the claim of heavy Sinhala influence through intense bilingualism.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,010
Communication savante0,0030,009
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0190,022
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,322 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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