MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2077734006 · doi:10.2989/16073614.2013.793953

Hiatus resolution strategies in Karanga (Shona)

2013· article· en· W2077734006 sur OpenAlexaff
Calisto Mudzingwa

Notice bibliographique

RevueSouthern African Linguistics and Applied Language Studies · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensCoquitlam College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHiatusShonaLinguisticsArticulation (sociology)Coalescence (physics)Domain (mathematical analysis)Resolution (logic)HistoryComputer scienceMathematicsPhilosophyArtificial intelligencePhysicsPolitical scienceMathematical analysisLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Several languages reported in the literature have at most three hiatus resolution strategies, for example: Igede (Bergman, 1971); Obolo (Faraclas, 1982); and Greek (Haas, 1988). Karanga, a dialect of Shona, has five strategies – coalescence, spreading (epenthesis), glide formation, secondary articulation and elision. The five form a conspiracy; they ensure that hiatus (VV sequences) never surfaces. The challenge is to determine which strategy is going to apply, including the formalisation of the analysis. I assume that in each domain, there is a preferred strategy: coalescence in the Cliticisation Domain; spreading in the Verbal Domain; glide formation, secondary articulation and elision in the Nominal Domain. Glide formation, secondary articulation and elision occur in phonologically conditioned complementary distribution. The approach employed in this article may be extended to other morphologically rich languages, where hiatus resolution strategies can be used as a diagnostic for determining different prosodic boundaries.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSouthern African Linguistics and Applied Language StudiesMême sujetPhonetics and Phonology ResearchTravaux en français237 207