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Enregistrement W3037959703 · doi:10.22215/etd/2020-13999

Naming Place in Kanyen’kéha: A Study Using the O’nonna Three-Sided Model

2020· dissertation· en· W3037959703 sur OpenAlexaff
Rebekah R. Ingram

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCategorization, perception, and language
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntersection (aeronautics)LinguisticsMeaning (existential)Cultural landscapeCultural geographyToponymyGeographySociologyHuman geographyEpistemologyArchaeologySocial scienceCartographyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human interactions with place are the stuff of life and aspects of place such as landscape and environment have shaped human activity since activity could be considered "human".Why and how we choose to name place, as well as which places are named or nameless provides insight into many of the different aspects of life, from knowledge of resources of the area, navigational information, and knowledge of significant events in the vicinity (Afable and Beeler, 1996, Stewart, 1975) to the movement of people across a landscape, their value systems, and even spirituality.Furthermore, recent work by Levinson, Burenhult, Mark and others demonstrates that the division of landscape is not universal, but rather is shaped by linguistic and cultural practices.Some place names encode these differing views of the delineation of landscape.This dissertation argues that place names lie at the intersection of landscape, language and culture and outlines a new interdisciplinary philosophical framework and methodology for their study which draws from the fields of linguistics, geography and anthropology for their examination.Together with members of the Kanyen'kehá:ka, this framework and methodology, called the O'nonna Three-Sided Model, are used to explore the relationship of the Kanyen'kehá:ka to their landscape.In analyzing the meaning of the lexical semantics of Kanyen'kéha place names, patterns emerge which provide insight into Kanyen'kehá:ka geography and culture.In the discussion, I demonstrate how these patterns can be viewed in different ways demonstrating why the three components of language, landscape and culture are vital to form a holistic picture of the way that people name place.Patterns also emerge in the grammar of place names and I show how close examination of these patterns, and the linguistic mechanisms used to describe place, may lead to surprising conclusions that may not have been obvious at first glance.Finally, I show how the dual components of meaning and grammar of place names provide insight into cognition, linguistic relativity and the universality of the human experience.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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