The noun–verb distinction in two young sign languages
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Many sign languages have semantically related noun-verb pairs, such as ‘hairbrush/brush-hair’, which are similar in form due to iconicity. Researchers studying this phenomenon in sign languages have found that the two are distinguished by subtle differences, for example, in type of movement. Here we investigate two young sign languages, Israeli Sign Language (ISL) and Al-Sayyid Bedouin Sign Language (ABSL), to determine whether they have developed a reliable distinction in the formation of noun-verb pairs, despite their youth, and, if so, how. These two young language communities differ from each other in terms of heterogeneity within the community, contact with other languages, and size of population. Using methodology we developed for cross-linguistic comparison, we identify reliable formational distinctions between nouns and related verbs in ISL, but not in ABSL, although early tendencies can be discerned. Our results show that a formal distinction in noun-verb pairs in sign languages is not necessarily present from the beginning, but may develop gradually instead. Taken together with comparative analyses of other linguistic phenomena, the results lend support to the hypothesis that certain social factors such as population size, domains of use, and heterogeneity/homogeneity of the community play a role in the emergence of grammar.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 découle