MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393909899 · doi:10.16995/glossa.10429

Ẹnà: An iterative affixation game in Yorùbá

2024· article· en· W4393909899 sur OpenAlexaff
Avery Ozburn, Samuel Akinbo, Murray Schellenberg

Notice bibliographique

RevueGlossa a journal of general linguistics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntellectual Property Law
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents novel data from a Yorùbá language game called Ẹnà, an iterative affixation game that typically involves copying of vowels and tones onto a dummy syllable. Yorùbá VV sequences are all analyzed as disyllabic in existing literature, yet we find that Ẹnà treats them differently depending on their provenance: underlying VV sequences, those created from pronouns, and those derived through floating tone are treated as a single locus of insertion, as variably are those that share tone, while VV sequences derived through consonant deletion or compounding are generally treated as two separate loci. We argue that the difference indicates that Yorùbá in fact has long vowels, contrary to previous assumptions. We analyze the pattern in Optimality Theory, following Krämer & Vogt’s (2018) analysis of reduplicative language games but adding a reduplicative template and back-copying, and we consider the implications of the pattern and analysis to the study of Yorùbá and the study of language games.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,894
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGlossa a journal of general linguisticsMême sujetIntellectual Property LawTravaux en français237 207