Yes-no Questions and Wh-questions in English and Albanian Spoken Discourse: Focus on Political Debates
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to draw reliable conclusions regarding yes-no questions and wh-questions in English and Albanian spoken discourse. The study outlines the differences and similarities in these question types between the two languages.The corpus of the study includes seven Meet the Press (NBC News) interviews (totaling 2 hours and 51 minutes) with the former President of the USA, Donald Trump which contribute to the English spoken corpus. Additionally, there are two Rubikon (KTV) interviews (totaling 2 hours and 51 minutes) with Hashim Thaçi, the former President of the Republic of Kosovo that are part of the Albanian spoken corpus. A qualitative method is employed to compare, analyze, and draw conclusions based on the findings of the conducted research. The study finds that the English yes-no questions feature the inversion of auxiliary and modal verbs to the subject position. However, the Albanian yes-no questions are characterized by the interrogative particle ‘a’, which may be positioned as the initial or final element or be absent altogether. The results also offer compelling evidence of the differences in the number of wh-words used to ask wh-questions in English and Albanian. They also highlight the most frequently used wh-words and the respective functions of wh-questions in both English and Albanian.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».