Notice bibliographique
Résumé
<p>The article investigates the scopes of word semantics. Firstly, the author gives general information about the term concept. The author investigates the thoughts of linguists about the concepts in different languages. For instance, A.Abdullayev writes: “Concepts are inside representatives of the aspects, fragments of the environment in a human’s psychology. We can say they are inside us” (Abdullayev, 2011). N. Chomiski writes: “The concepts that are created in the human’s minds define the form and the meaning of a great number of sentences, and it means that our knowledge and opinions are endless” (Bickerton, 2010). The author underlines the fact that concepts belong to human conscious, and they purely have typically mind characters.Investigating the article we observe that the author stands on the meanings of the wordsespecially on the meanings of the words denoting life and death. Saying literally, a man can be considred to be a walking dictionary created by God. Each of the individuals has its own word stock in its mind. There exist a lot of words with various meanings, and the article deals with the meanings of the words denoting death and life. The author gives their translations both in the English language and in the Azerbaijani language, and it helps us to catch the similar and different meanings that they form inside the contexts. The author comes to the conclusion that the meanings that the people want to express and the meaning that the words express are different. The article gives the list of the meanings of the words suggested by J. Lyons.</p>
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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 | 0,002 | 0,386 |
| 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 | 0,001 | 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 ».