The Dichotomy of Auxiliaries in Javanese: Evidence from Two Dialects
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
Cole et al. find that auxiliary fronting in yes–no questions divides auxiliaries in the dialect of Peranakan Javanese as spoken in Semarang, Central Java, Indonesia into two types: low auxiliaries that can front and high auxiliaries that cannot. In my research on two geographically distinct dialects of Javanese (Paciran Javanese, spoken in Paciran, East Java; and Standard Javanese, spoken in Yogyakarta and Solo, Central Java), I broach the question of whether this division is a feature of only Peranakan Javanese, given the uniqueness of this dialect. I present results from two different methods (elicitation and a Likert-type rating task via a questionnaire), showing that this division holds for auxiliary fronting in both Paciran Javanese and Standard Javanese. These results suggest that the division of auxiliaries is a property that holds across all dialects of Javanese. In further exploration of the structural properties of the two types of auxiliaries in Javanese, I show that two other syntactic constructions—VP-topicalization and Subject–auxiliary answers to yes–no questions—also exhibit the same dichotomy of auxiliaries in both dialects, where only low auxiliaries are grammatical. I offer significant amendments to Cole et al.'s analysis of auxiliary fronting in Javanese to account for these additional constructions.
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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 | 0,002 | 0,085 |
| 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