MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6981808969

Figurative Language in Michif

2022· dissertation· en· W6981808969 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueData Analysis and Archiving
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiteral and figurative languageSemantics (computer science)NounLexicalizationPoint (geometry)Lexical semantics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study is a qualitative analysis of figurative language in Michif. Michif is an endangered and understudied Indigenous language of the Métis/Michif people, now found mainly in the Canadian prairie provinces and the state of North Dakota. It is a contact language two primary source languages: Plains Cree and Michif French. Much of the research on Michif continues to increase, much of it focuses on the areas of phonology, syntax, and morphology, leaving a knowledge gap regarding semantics and pragmatics. The purpose of this study is to address that knowledge gap by providing an overview of figurative language in Michif, including conceptual metaphors, similes, and metonymical expressions. The major research question is: What kind of figurative (i.e., non-literal) expressions exist in Michif, and how are they formulated? The results of the study are divided into broad categories such as animal similes, conceptual metaphors based on body-internal and body-external experiences, and expressions whose figurativeness relies on manipulating the grammatical animacy of nouns or verbs. A secondary aim of the study is to identify whether certain expressions may have been inherited from Plains Cree or Michif French, or whether they may be novel Michif expressions; while a great deal of figurative language in Michif appears to have been influenced by its ancestral languages, there exist both lexical and semantic differences between Michif and its sources languages with respect to certain figurative expressions. This study provides a starting point for future research into semantics in Michif.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUniversity Library (University of Saskatchewan)Même sujetData Analysis and ArchivingTravaux en français237 207