The Austronesian and the Micronesian Comparative Dictionaries as CLDF datasets
Notice bibliographique
Résumé
The Austronesian Comparative Dictionary has served as an important resource for the comparative study of Austronesian languages since Robert Blust started its compilation in 1990. Likewise, the Micronesian Comparative Dictionary - an online database of Proto-Micronesian Reconstructions previously published in Oceanic Linguistics by Byron Bender and colleagues - is an important reference point for comparative Linguistics. The legacy, online versions of both dictionaries share an uncertain future, and both have not been available in a structured format, amenable to quantitative methods. Thus, to preserve the content of both dictionaries for the scientific record and to increase interoperability of the data, we undertook a conversion of the dictionaries to CLDF datasets. While programmatic access to the data within each dictionary already provides a new level of usability, the true potential of data in CLDF lies in interoperability across datasets. This is particularly useful for the two dictionaries presented here, because Micronesian languages belong to the Austronesian family and so the Micronesian data could potentially complement the Austronesian Comparative Dictionary. With the CLDF datasets we lay the groundwork for tackling this challenge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».