Towards a linguistic interpretation of Kuhn's Laws : With special reference to Old English Beowulf (Part 2)
Notice bibliographique
Résumé
Kuhn's (1933) two Laws concern clause-initial clustering of what he calls 'satzpartikel' such as pronouns, short adverbs, and light finite verbs in Germanic alliterative verse. The Laws are formulated in metrical terms and are claimed by the proponent to reflect archaic linguistic features preserved in poetry. This paper critically evaluates Kuhn's Laws from a linguistic perspective based on examination of Old English Beowulf. Part I (Volume 95) first discussed cliticization phenomenon of pronouns, adverbs, and light finite verbs in early Germanic, especially Beowulf (section 2). With this as background, it then examined Kuhn's definition of clause particles (section 3) and the first type of violations of the First Law (section 4), showing, contrary to what Kuhn intends, that only part of Kuhn's clause particles are clitics and that only part of the First Law violations reflects the innovative word order. Part II (this volume) begins with the second type of violations of the First Law and discusses the issue of Kuhn's Laws as metrical conventions in Section 4. Section 5 examines the Second Law and shows that it reflects linguistic archaism only in an indirect way. The paper then takes up the issue that affects application of the Laws: the distinction between clause and phrase particles in section 6. This section continues through Part III (Volume 97), which also discusses metrical analyses in relation to the Laws.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».