MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4245858362 · doi:10.1075/cilt.280

From Case to Adposition

2006· book· en· W4245858362 sur OpenAlexaff
John Hewson, Vít Bubeník

Notice bibliographique

RevueAmsterdam studies in the theory and history of linguistic science. Series 4, Current issues in linguistic theory · 2006
Typebook
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and language evolution
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSyntaxLinguisticsDocumentationValue (mathematics)Computer scienceDevelopment (topology)PhylumHistoryNatural language processingGenealogyPhilosophyMathematicsProgramming languageBiologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the historical development of many languages of the IE phylum the loss of inflectional morphology led to the development of a configurational syntax, where syntactic position marked syntactic role. The first of these configurations was the adposition (preposition or postposition), which developed out of the uninflected particle/preverbs in the older forms of IE, by forming fixed phrases with nominal elements, a pattern later followed in the development of a configurational NP (article + nominal) and VP (auxiliary + verbal). The authors follow this evolution through almost four thousand years of documentation in all twelve language families of the Indo-European phylum, noting the resemblances between the structure of the original IE case system and the systemic oppositions to be found in the sets of adpositions that replaced it. Quite apart from its theoretical analyses and proposals which in themselves amount to a new look at many traditional problems, this study has a value in the collected store of information on cases, and on adpositions and their usage. There is also a considerable store of etymological information that is relevant to the description of the systemic development.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,016
Communication savante0,0060,011
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations102
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmsterdam studies in the theory and history of linguistic science. Series 4, Current issues in linguistic theoryMême sujetLinguistics and language evolutionTravaux en français237 207