MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390910141 · doi:10.1515/9783110730951-004

4 Hul’q’umi’num’ Salish applicative constructions

2024· book-chapter· en· W4390910141 sur OpenAlexaboutno aff
Donna B. Gerdts

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsTransitive relationVerbErgative caseComputer scienceInflectionCausativeMathematicsPhilosophyCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on original fieldwork and data from texts, this paper details applicatives in Hul’q’umi’num’, spoken along the western shores of the Salish Sea in British Columbia, Canada. Hul’q’umi’num’ has four applicative constructions marked by suffixes that allow the expression of objects with such semantic roles as goal, beneficiary, direction, and cause/stimulus. Applicatives are divided into two types: relationals, which are formed on intransitive bases, and redirectives, formed on transitive bases. (Transitivity is easily ascertained in Hul’q’umi’num’ due to transitive morphology and ergative inflection.) Hul’q’umi’num’ is a direct/oblique object language: only two NPs per verb can be direct arguments and other NPs are introduced by oblique marking. In semantically ditransitive constructions, the applied object is always the direct object and thus there are no non-applicative counterparts for redirective applicatives. As a polysynthetic language, Hul’q’umi’num’ exhibits voice and valence marked by suffixes- limited control, passive, causative, reflexive, reciprocal, and antipassive-as well as lexical suffixes with the semantic meaning of nominals. These all co-occur with the applicative suffixes. Applicative constructions are an important device for expressing topic-worthy NPs as direct objects or, if they are also passivized, as subjects.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,586
Score d'incertitude au seuil0,833

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetLinguistic Variation and MorphologyTravaux en français237 207