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Enregistrement W4405913146 · doi:10.5430/wjel.v15n3p112

Unlocking the Mystery of Dual-Voiced Verbs: A Comparative Study in English and Armenian

2024· article· en· W4405913146 sur OpenAlexvenueno aff
Anahit Hovhannisyan, Hranush S. Zakyan

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics, Language Diversity, and Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArmenianDual (grammatical number)LinguisticsComputer scienceHistoryNatural language processingArtificial intelligencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this paper is to delve into semantic-functional aspects of dual-voiced verbs and elucidate their position within the frameworks of two comparative languages to outline their common and distinctive traits. The article reveals unexpected characteristics of dual-voiced verbs in comparative and historic dimensions. It allows qualitative and quantitative analysis of the intensity of verbs with dual functions in the two languages. The topic of the paper covers “ergativity” which becomes the milestone of the research.Ergativity navigates through the systems of the of the two comparative languages. Though originated from the same I-E languages of family, English, and Armenian took different paths in their historical development of ergative verbs that is dictated by the changes in language aspects and these shifts yielded to the changes on the one hand, in their functional occurrence and on the other hand, in a various spectrum of semantic nuances. This divergence emphasizes how languages adapt to shifting communication needs through a variety of ways and how dynamic language evolution is. The research contributes to a wider knowledge of linguistic change across languages by analyzing these trends and providing insights into how language evolution has changed the syntax and usage of ergative verbs in English and Armenian.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

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