Metonymy in the nomenclature of Japanese traditional colors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle