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Enregistrement W350274920

Early Vocabularies and Dictionary Development: A Cautionary Note.

2002· article· en· W350274920 sur OpenAlexaboutno aff
Blair A. Rudes

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLexicography and Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVocabularyLinguisticsIndigenous languageIndigenousComputer scienceFirst languageHistory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the many communities where knowledge of the indigenous language has declined over the past century, early vocabularies of the language and longer archival and published linguistic works can serve as invaluable tools for retrieving forgotten or lost words when preparing a dictionary. As a language declines in use, there are ever fewer opportunities for language learners to hear the language. As a result, they may not learn certain terms that occur only rarely and may substitute more frequent terms when the need arises. For example, in the past, the Tuscarora language possessed several different words to name different kinds of feathers, including uhraOneh large feather, wing feather, quill, uhsnuOkreh small or body feather, uθnuureh feather, down; and yuhraOkwaOr tail feather. Today, only the word uhraOneh is in common use in the eastern dialect of the language spoken on the Tuscarora Indian Reservation in New York State and only the word uhsnuOsreh (from earlier uhsnuOkreh) was recorded from the last speakers of the western dialect of the language on the Six Nations Reserve in Ontario. In addition, individuals who spoke a language fluently as a child, but have not used the language since, often times repress their knowledge of the language and need some external stimulus to jog their memory. Also, all languages change over time. Some words are replaced by new words, while other words that have outlived their usefulness are lost from the language. Early vocabularies of a language can help a community in these situations to retrieve lost or forgotten vocabulary.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,166 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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