Comparing Etymological Characteristics of Plant Naming in Yakut, Even, and Evenk Languages
Notice bibliographique
Résumé
This article considers issues of language contacts between Yakut, Even, and Evenk people through an analysis of plant vocabulary. We define etymological characteristics of fixed lexical units that denote plant names and present results of a comparative analysis of plant naming in these three languages, with emphasis on lexical parallels and structural types in designating plant names. To our knowledge, this is the first research to undertake a comparative study of plant naming in the Yakut and Tungusic languages (Even and Evenk) with consideration of the methods of their formation. The study is highly relevant because of the unique contribution of plant-world vocabulary in helping to clarify peculiarities of native speakers’ natural environments. Our results show that, based on lexical units with stable semantic meaning, the Evenk language is in the closest position vis-à-vis Yakut. There are 16 names in Yakut of plants and four of common names of herbs that grow on the territory of the Republic of Sakha (Yakutia) and have borrowed names in Evenk and Even. Twenty-eight names have lexical parallels in Evenk (including variations) and two in Even.
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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 | 0,000 |
| 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 ».