MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1980385308 · doi:10.1075/sl.37.1.04pel

Analogy, automation and diagrammatic causation

2013· article· en· W1980385308 sur OpenAlexaff
Jamin Pelkey

Notice bibliographique

RevueStudies in Language · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrammaticalizationAnalogyLexicalizationDiagrammatic reasoningLinguisticsNumeral systemKinshipInflectionSuffixComputer scienceArtificial intelligencePhilosophySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One areal feature of East and Southeast Asian languages is the grammaticalization of an augmentative-diminutive pair from the nominals ‘mother’ and ‘child’, respectively (Matisoff 1992). Many Sino-Tibetan languages further grammaticalize noun-class affixes from these kinship nominals, adding a parallel ‘father’ analogy in the process. Some Tibeto-Burman (TB) languages further grammaticalize the resulting kinship trio into numeral classifiers and lexical and clausal nominalizers. This paper presents evidence from the Ngwi branch of Burmic demonstrating a novel, yet parallel, polygrammaticalization process involving ‘youth’ (from TB *lak) as an analogous lexical source. Data from 30 languages inform a gradient reconstruction of two integrated, parallel clines: a nominal suffix series, YOUTH > SPROUT > SLENDER > OBLONG > GENERIC, complemented by a numeral classifier series, YOUTH(S) > AFFINAL KIN > CONSANGUINEAL KIN > NARROW > GENERIC. Both paths underlie the emergence of a collectivizing clausal nominalizer. The results support an emerging consensus: Analogy, automation and diagrammatic causation are irreducibly interdependent components of grammaticalization.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,015
Communication savante0,0030,008
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,428 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations7
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStudies in LanguageMême sujetMultilingual Education and PolicyTravaux en français237 207