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Enregistrement W7023392919

Language

2017· article· en· W7023392919 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIUScholarWorks (Indiana University) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVernacularPopulationStandard languageLanguage familyHindiConstructed languageEast Asian languagesOn Language
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Language is the most human of all human abilities.It may be the defining characteristic of Homo sapiens.Wherever humans exist, language exists.Although no one knows the precise number of languages in the world, something in the order of 6,000 to 6,600 is a good estimate, the exact number depending on one's definition of language versus dialect.(For the layman, the term 'dialect' often connotes a substandard deformation of a standard language or, sometimes, an unwritten language spoken by a small tribal group.As a technical linguistic term, 'dialect' simply refers to any socially or geographically recognizable variant of a language, e.g.Standard American English, Oxbridge English, Australian English, Indian English, Appalachian English, cockney and black vernacular English are all 'dialects of English'.)Considering that the world is populated by billions of people, the number of distinct languages is actually rather small.In addition, a large portion of the world's population speaks only a small handful of these thousands of languages: Chinese (Mandarin), English, Spanish, Portuguese, Russian, Arabic, Hindi and Indonesian/Malay count among the extra-large languages with hundreds of millions of speakers.English can rightfully be considered the world's most widespread language, especially when one takes into account second-language users, but it is not the language with the most speakers.Mandarin Chinese, with close to a billion speakers, can claim this first spot.Although some 6,000+ distinct languages exist, most of them can be grouped into families of related languages in the same way that different plants and animals can be grouped into species, genera and families.There are a few isolates, such as Basque and Hadza (Tanzania), but these are rare.Better-known families are Indo-European, to which English belongs, Sino-Tibetan (East Asia), Athabaskan (North America) and Niger-Congo (Africa south of the Sahara).Lower-level families such as Bantu and Semitic are easily recognizable whereas historically much deeper and larger superfamilies such as Nostratic (Europe, Northern Asia, the Caucasus and the Middle East) and Amerind (almost all native languages of the New world from southern Canada to Patagonia) are more tenuous groupings that are subject to ongoing debate.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2800,216

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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