Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper offers a cognitive semantic analysis of 185 nominal-nominal compounds that are used to express Japanese traditional colors (e.g., budoo-nezumi [grape-rat] ‘plum purple’). It explores the types of nominals adopted into compounds, the components’ semantic relations, and the types of metonymy involved in the meaning construction. The most frequently found semantic relations of the two components of the compounds are: (i) color of the ‘right’ blended with color of the ‘left’ , where both components are construed metonymically via whole for the part (e.g., budoo-nezumi [grape-rat] ‘plum purple’ is a blend of two colors: grey, expressed by nezumi ‘rat’ (whole), standing for the animal’s hair color (part), and dark purple, expressed by budoo ‘grape’ (whole), standing for the fruit’s skin color (part)); and (ii) color of the ‘left’ , expressed by the X-iro [X-color] compound (e.g., kohaku-iro [amber-color] ‘amber’). While both components in the X-iro compounds are typically used literally, overall, 65% of the 185 compounds involve metonymy ( whole for the part, action for result , among others), suggesting the important role played by metonymy in meaning construction of the compounds expressing Japanese traditional colors.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».