Study on Zhuang People’s Cognitive Situation From the Perspective of Sawndip’s Semantic Component: Based on Animals and Plants Sawndip
Notice bibliographique
Résumé
Semantic component of a character is relevant to the meaning of a word which is recorded by the character. It is an important research idea for the modern cognitive science. Study shows that in terms of animals and plants Sawndip, Zhuang people learn the semantic component of Chinese characters systematically, and they are very clear about the categorical meaning of the semantic component. Sawndip has been created on the basis of Chinese characters, at the same time it has been reflecting fully the creativity of Zhuang people in the course of being used. On the one hand, Zhuang people have added the relative semantic component to some borrowing Chinese characters which did not have one. This phenomenon has shown that Zhuang people extremely emphasize the generic feature of things in the practice of cognition. On the other hand, to record some Zhuang words of animals and plants, Sawndip have the semantic components to be different from Chinese characters. Comparing with Han, this situation has shown that Zhuang people have different perceptions of the categories and characteristics of those animals and plants. The Zhuang people’s creative use of semantic component of Sawndip, it is an effective interpretation of “the Zhuang Localisation”.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».