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Enregistrement W3134869354 · doi:10.3126/gipan.v4i0.35457

Revisiting the morphophonology of Thangmi: a Tibeto-Burman language of Nepal

2019· article· en· W3134869354 sur OpenAlexaff
Mark Turin

Notice bibliographique

RevueGipan · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhonologyLinguisticsGrammarInterpretation (philosophy)MorphemeHistoryLexiconAlternation (linguistics)GeographyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article revisits the morphophonology of Thangmi, a Tibeto-Burman language spoken in Nepal by a community group of the same name whose grammar and lexicon I was involved in documenting from 1996 onwards. The Thangmi (Nepali Thāmī) are an ethnic group who number around 30,000 and inhabit the central eastern hills of Nepal. The Thangmi are autochthonous to the upper reaches of Dolakhā district as well as to the eastern valleys of Sindhupālcok district, and their hitherto undocumented Tibeto-Burman language has two distinctly recognisable and mutually unintelligible dialects. Morphophonology (also known as morphophonemics) explores the interaction between morphology and phonology, and is predicated on a rigorous investigation of the phonological variations within morphemes that oftentimes mark different grammatical functions. While complex, Thangmi morphophonology lends itself to transparent interpretation, and this paper offers a modified analysis that builds on and develops from my earlier work (Turin 2012, 2005). Following a brief introduction to Thangmi segmental phonology, this article covers four aspects central to Thangmi morphophonology: the remnants of what may be a defunct liquid-nasal alternation, a brief overview of assimilation, a robust review of intervocalic approximants and finally a brief note on syncope.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeSans objet
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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