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Enregistrement W6992397145

Lexico-grammatical principle of verbal lexemes description (On the material of the Russian language)

2015· other· en· W6992397145 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

Revuezvestiya of the National Academy of Sciences of Belarus (National Academy of Sciences of Belarus) · 2015
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrammatical categoryRelation (database)Meaning (existential)Semantics (computer science)GrammarLexical semanticsPart of speechLexicologyLexical itemLexeme
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

© 2015 Canadian Center of Science and Education. All rights reserved. This article discusses the functions of grammar in relation to lexical semantics and sets out to undertake lexico-grammatical analysis of some physiological verbs in the Russian language. It demonstrates the interaction of lexical and grammatical senses of a word in its structure on a specific language material. The verbs under discussion are: есть - yest' (eat), пить - pit' (drink), лечить - lechit' (treat), беременеть - beremenet' (get pregnant), болеть - bolet' (be ill). This research is conducted by using descriptive-analytic method. It is worthwhile to find out to what extent verbal meanings can be presented through the system of grammatical categories. Lexico-grammatical characteristics of verbs with physiological meaning are presented within seven groups. Russian verbs have a number of categories which are not often taken into account in dictionaries. An attempt which brings together grammatical and semantic aspects of the verbs in a dictionary is made in this paper.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,694
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,011
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,274 · 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