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Enregistrement W2576977424 · doi:10.5539/ijel.v7n2p167

Melodic Features of Cause and Result Clauses in Modern English in the Light of Experiments

2017· article· en· W2576977424 sur OpenAlexvenueno aff
Gulyaz Zeynally

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiscourse Analysis and Cultural Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSentenceIntonation (linguistics)LinguisticsFeature (linguistics)Computer scienceRealization (probability)MelodyNatural language processingAdverbialCoding (social sciences)Artificial intelligenceSpeech recognitionMathematicsMusicalPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Variability of language units is the main feature of a language system and its activity. Variability has distinctive features providing processes like coding, decoding, maintaining and transforming the information from one generation to the other. One of the characteristic features of modern linguistics is the identification of invariants in every level of a language system. It helps us to say that an invariant is the factor that provides the unity of elements but a variant distinguishes different steps of this unity. Variability of language units is the main means providing the communicative function of the language, or “the possibility of variability of language units is the characteristic feature of the language nature”, as G. V. Stepanov says. (Stepanov, 1976, p. 223)Variability is the characteristic feature of the realization of the units of phonological, morphological and syntactic levels of the language in syntagmatics, in other words the units of these levels are represented in variants in the speech act. The study of variability of the sentence intonation can be a great contribution to the development of the variability problem. Our aim is to investigate melodic contour of adverbial clauses of cause and result, the direction of intonation contour, the interval between syntagms and their register.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,344 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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