Altaic Lexical Elements in the <i>Slovo o polku Igoreve</i> and the Sceptics
Notice bibliographique
Résumé
The Slovo contains some 45 archaic words which are Altaic (Turkic) borrowings, most of which refer to the Cumans (polovci), since the epic describes the military campaign of 1185 AD against them. These archaic lexical elements in the text of the Slovo have always been an intractable problem for sceptics who have denied its antiquity and its authenticity As a rule, the sceptics disregarded them. A. Mazon offered an ingenious, yet infelicitous explanation for their presence in the Slovo, claiming that they may have been imported by Tatar catechumens. A. A. Zimin attempted to deny the antiquity of the Turkic lexical content of the Slovo. In his book, B. L. Keenan argues that words in the Slovo, identified as Turkic borrowings, are, in reality, “ghost-words”, or are words which Josef Dobrovský invented or interpolated into the Slovo from different languages. Keenan acknowledges that in addition to toponyms and proper names of Turkic origin, the Slovo contains some Turkic loan words, but these, according to Keenan, are so few, and well known, that they may be considered irrelevant by the sceptics and may be disregarded. T. Fefer maintains that several Turkic lexical borrowings in the Slovo represent references to the opponents of Feofan Prokopovič. The present article critically surveys these hypotheses from the viewpoint of lexicology
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».