Comparing Hiatus Resolution in Karanga and Nambya
Notice bibliographique
Résumé
This article compares three hiatus resolution strategies, viz., glide formation, secondary articulation and vowel elision in Karanga and Nambya, two southern Bantu languages spoken in Zimbabwe. The overall analysis is couched in Optimality Theory (hereafter OT). The strategies operate across a prefix and a stem as well as across a nominal stem and a diminutive suffix. In both languages, glide formation is the default strategy and when blocked by phonotactic constraints, secondary articulation kicks in. In turn, when secondary articulation is blocked by OCP-driven constraints, V1 elision occurs. The main inter-language difference occurs when V1 is a coronal vowel and is preceded by a consonant; Karanga deletes V1 regardless of the quality of the preceding consonant because it does not allow palatalized consonants. In contrast, Nambya which allows some palatalized consonants employs secondary articulation with all other consonants except when the preceding consonant is palatal–where V1 is elided. In sum, in Karanga and Nambya, the quality of V1 and whether it is preceded by a consonant or not as well as the type of consonant preceding it determine which strategy between glide formation, secondary articulation and elision repairs the dispreferred configuration-hiatus.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».