アムド・チベット語におけるヤクの呼び分け --青海省ツェコ県の事例を中心に--
Notice bibliographique
Résumé
How yaks are called in Amdo Tibetan?-Case study in Tsekog, Qinghai EBIHARA ShihoAbstractGenerally, individual ethnic groups have folk vocabularies that are deeply related to their lives.For example, Inuit is known to have hundreds of words for categorizing snow, while Japanese is known to have different words for the same fish at different stages of its growth.These lexical categorizations reflect the field in which each ethnic group takes a great interest.In the case of Tibet, Tibetan pastoralists have a systematic way of referring to livestock according to sex, age, role in herds, physical features (i.e., colors and patterns of fur, horns etc.) , and behavior.Though Tibetan has an extensive vocabulary for livestock, as far as I know, only a few detailed studies have yet been conducted on it.This paper applies linguistic analysis to data from Tsekog (rtse khog) to reveal the systematic terminology for cognizing yaks in Amdo Tibetan.Through this systematic terminology, we can begin to understand the cognition of Tibetan speakers, accumulated in a long time of the traditional pastoral life.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,011 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».