A phylogenetic classification of the Je language family
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study investigates the Je language family and Macro-Je phylum, addressing a significant gap in previous research by applying quantitative methods to its classification. Dataset: The study compares a subset of 303 concepts from 14 languages, primarily sourced from Swadesh lists and culturally relevant terms, providing a robust foundation for phylogenetic analysis. Methods: Bayesian phylogenetic inference and NeighborNet methods were employed to analyze the dataset. These approaches enabled the reconstruction of evolutionary relationships within the Je family, facilitating the identification of language divergence patterns and their historical dynamics. Results: The analysis reveals well-supported Northern, Central, and Southern subgroups within the Je family, demonstrating clear geographical clustering. The phylogenetic tree aligns with existing hypotheses while offering new insights into the family's structure. Discussion: The findings were contextualized within pre-Columbian archaeological frameworks, drawing parallels between linguistic divergence and material culture. These connections support the hypothesis that the Je language family's development aligns with distinct cultural and geographical distributions observed in archaeological records. Conclusion and Future Directions: This study affirms the genetic coherence of the Je family and highlights opportunities for future research, including the incorporation of non-Je languages in the Macro-Je phylum and expanded datasets to refine the understanding of this diverse linguistic group.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle