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Enregistrement W6888840856 · doi:10.22201/iia.24486221e.2025.59.1.89216

Demostrativos nominales en Chuj de San Mateo Ixtatán

2025· article· es· W6888840856 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueAnales de Antropología · 2025
Typearticle
Languees
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies in Central America
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBase (topology)Web siteSimple past

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En Chuj hay dos partículas deícticas, tik (proximal) y chi’ (distal) que se pueden añadir a una base nominal para formar dos tipos diferentes de demostrativos. Se añaden a una frase nominal definida para formar demostrativos de base definida (DBD) y a una frase nominal indefinida para formar demostrativos de base indefinida (DBI). Con esto sugerimos que los demostrativos en Chuj no forman una categoría básica, sino que se derivan de manera composicional (Hanink 2018 y Ahn 2019). Tradicionalmente, los demostrativos se han analizado como un subtipo de determinante definido (Roberts 2002, Wolter 2006, Elbourne 2008, 2013, Ahn 2019). La existencia de dos tipos de demostrativos en Chuj pone en duda una semántica unificada de los demostrativos basada en la definitud. Además, la literatura tipológica sobre los demostrativos distingue entre dos usos prototípicos: exofóricos y endofóricos (Kaplan 1989, Diessel 1999, Wolter 2009, Doran y Ward 2019, Ahn 2019). En este trabajo mostraremos que los DBI se usan sobre todo en contextos exofóricos, mientras que los DBD se prefieren en contextos anafóricos. Para llegar a estos resultados usamos una metodología basada en elicitaciones que involucran traducciones y solicitudes de juicios semánticos ante contextos específicos (Matthewson y Tonhauser 2015). También empleamos el cuestionario de Wilkins (1999, 2018) con preguntas dirigidas a la investigación de los demostrativos.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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