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Enregistrement W4402815960 · doi:10.30651/tell.v12i2.23724

Derivational Suffixes Analysis Found in “Every Summer After” Novel by Carley Fortune

2024· article· en· W4402815960 sur OpenAlexaboutno aff
I Gusti Ayu Arina Dwigiyanthi, Ida Bagus Gde Nova Winarta

Notice bibliographique

RevueTell Teaching of English Language and Literature Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiterary Theory and Cultural Hermeneutics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study specifically concentrated on conducting an in-depth analysis of the various types of derivational suffixes. Derivational affixes were one of the most interesting topics to analyze, as they influence the formation of words from simple to complex ones. The data used in this analysis was sourced from the novel "Every Summer After" by the esteemed author Carley Fortune. Carley Fortune is a #1 Canadian national bestseller and has been honored with an award for her exceptional work as a journalist and author. This data was meticulously examined through the application of a qualitative analytical method. The research findings have been thoroughly explored using both formal and informal explanations. The analysis was based on Plag's theory (2003) and supported theory up by Carstairs-Mccarthy's theory (2002). This comprehensive approach helped in understand the findings in depth. This comprehensive linguistic analysis of the novel meticulously identified four distinct types of derivational suffixes: nominal, verbal, adjectival, and adverbial. The results revealed a notable prevalence of nominal suffixes, a total of 249 instances, and a smaller number of verbal suffixes, amounting to just 3 instances. Furthermore, this study found 96 instances of nominal suffixes, 86 instances of adverbial suffixes, and 64 instances of adjectival suffixes in the text. This thorough analysis provides a detailed examination of the intricate language intricacies found within Fortune's novel. Furthermore, it enhances the overall understanding of how derivational morphology is utilized in contemporary literature.

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)0,004
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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