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Enregistrement W4225004507 · doi:10.5430/wjel.v12n5p1

An Optimality-theoretic Approach to Weight of Superheavy Syllables in Qassimi Arabic

2022· article· en· W4225004507 sur OpenAlexvenueno aff
M. Metab

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsArabicOptimality theoryConstraint (computer-aided design)Computer scienceWord (group theory)SyllableSpeech recognitionMathematicsPhilosophyPhonology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ultimate purpose of this paper is to investigate the distribution of superheavy syllables (i.e. CVVC and CVCC) in Qassimi Arabic (QA), a sub-dialect of Najdi Arabic, which is mainly spoken in central Saudi Arabia, particularly, in the cities of Qassim Region. In order to do this, an Optimality-theoretic account is used to account for the moraic structures of these superheavy syllables. In general, the study finds out that CVVC and CVCC are both allowed to surface in Qassimi Arabic in final and non-final positions. Furthermore, using mora-sharing analysis (Broselow 1992; Broselow et al. 1995 and 1997; Watson 2007), the study observes the occurrence of CVVC and CVCC both in word-finally and word-internally. In particular, the study maintains that by proposing the dominant of (MORAICCODA) constraint over (FINAL-C-μ) constraint, the analysis of mora-sharing is superior to that of extrametricality. Thus, the paper suggests that the notion that all coda consonants in Arabic are moraic, including the last consonants of final-CVC syllables (Broselow et al. 1997).

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)0,002
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,295 · 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'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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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