A Corpus-Based Study of Body-Part Terms in Verbal Phraseological Units in English and Albanian
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on the use of body-part terms in verbal phraseological units in English and Albanian. By using parallel texts from two different languages, we are going to recognize the structural, semantic, and stylistic properties of body-part terms as well as their cultural context. By comparing structures involving body terms in one language and their equivalents in another, we aim at showing the differences between these languages in the conceptual patterns and grammaticalization, which seem to be widely certified for this part of the lexicon. 18 items representing the terms for body parts (head, face, eye, brow, ear, nose, tongue, mouth, lip, neck, tooth, hand, leg, knee, heel, shoulder, finger, back) were checked in both English and Albanian and compared semantically based on a corpus of verbal phraseological units retrieved and later selected from 8 literary works in English and 12 in Albanian and 3 idiomatic dictionaries. In the course of our findings, we discovered important similarities and differences between the two languages in the use of body-part terms. In this study, both quantitative and qualitative criteria were taken into account and some cultural nuances were drawn from the interpretation of data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».