Word Stress in Qassimi Arabic: A Constraint-Based Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to produce a formalism of word stress in Qassimi Arabic (QA), which is a sub-dialect of Najdi Arabic (NA), using a constraint-based approach. To this end, this paper investigated two main topics: The first topic explored word stress in QA. Word stress in QA, as well as in NA, is predictable; it can be determined by syllable weight and position. However, two cases do not conform to such straightforward stress rules. These cases are represented by the words: [ʔal.ʕa.sˤir] ‘afternoon’ and [ʔa.ʕa.rif] ‘I know’. Derivational analysis of these exceptions shows the importance of relating the surface structures of such forms to their underlying representations. The second topic aimed to make a formalism for stress patterns in QA using optimality theory (OT). Thus, QA word stress rules and their exceptions are translated into conflicting constraints that are ranked relative to one another by the use of constraint-relation tableaux. This ranking eventually produced the following constraint-relation hierarchy: Lx≈Pr, SYLLABLE-INTEGRITY, TROCHAIC, FAITH-PK >> NONFINAL >> *[ʔa. >> FTBIN-µ, WSP, ALL-FEET-RIGHT >> MAIN-RIGHT, PARSE-σ.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».