Notice bibliographique
Résumé
This study observes the Sergian ludling, focussing on its learnability.This study completes a phonological analysis of the language, observing and applying the rule created to explain the rule's role in the ludling's formation.Participants were split into two groups where one had data useful to specific patterns of sesquisyllables withheld, to observe whether the rule they create with the minimal data exposure can extend to data beyond basic epenthesis.The key questions this paper aims to answer are how much data is needed for an individual to be considered exposed to a crucial rule of the language and to what extent do they acquire it.This paper seeks to answer these questions by analyzing participants' audio-recorded responses.Results showed the more exposure one receives, the more likely they are to acquire and correctly apply the rules; having data useful to specific patterns increased chances of participants obtaining higher scores.Professor Lev Blumenfeld, who played a significant role in the outcome of this thesis.He guided me through the writing and research processes, and provided continuous support, expertise, and advice, all of which helped to shape the overall outcome of this paper.All his efforts are very much appreciated, and I am beyond grateful to have had the opportunity to have him as my supervisor.I would also like to personally thank Professor Karen Jesney who served on the advisory committee.Her feedback during the writing stage was one which helped enhance my work.Her continuous advice, knowledge, and direction throughout this process will not be forgotten.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».