Se tul suara muu silmähä se pallo ja mää rupesi pelkkämä : illatiivin variaatio Kuivalahden murteessa
Notice bibliographique
Résumé
Tässä kandidaatintutkielmassa tarkastelen illatiivin variaatiota Kuivalahden murteessa. Tutkielmani on osa Kotimaisten kielten keskuksen Suomen murteiden seuruuhanketta. Tarkoituksenani on tutkia, vaihteleeko varianttien esiintyvyys aikakausittain, ikäryhmittäin ja tapaus-ryhmittäin. Lisäksi tarkastelen muutaman henkilön idiolekteittaista illatiivin muutosta. Tutkielmani kuuluu murteentutkimuksen ja variationistisen sosiolingvistiikan aloihin. Lähestyn ikäryhmittäistä synkronista vaihtelua näennäisaikametodilla ja aikakausittaista diakronista vaihtelua reaaliaikametodilla. Käytän aineistonani vuoden 1995 Eurajoen murteen murrenauhoitteiden litteraatteja ja vuosien 2024–2025 murrenauhoitteita. Sekä litteraatteja että nauhoitteita on 7,5 tuntia, ja informantteja on molemmissa aineistoissa 15 eli kolmesta eri ikäryhmästä viisi. Olen kerännyt vuosien 2024–2025 aineiston osana Suomen murteiden seuruuhanketta haastatellen informantteja puolistrukturoidusti. Poimin informanttien esiintymät aineistosta ja laskin jokaisen variantin esiintymämäärät manuaalisesti. Tutkimustulosten perusteella illatiivin eri päätevarianteista ø(n)-variantti on kumpanakin vuosikymmenenä yleisin variantti, mutta sen esiintyvyys on vähentynyt vuodesta 1995. V(n)-pää-tevariantti on vuonna 1995 harvinaisin variantti kaikilla ikäryhmillä paitsi lapsilla, kun taas vuosina 2024–2025 se on lasten ja keski-ikäisten käytetyin variantti. HV(n)-variantin esiintyvyys puolittuu vuodesta 1995, eikä sitä esiinny vuosien 2024–2025 aineistossa ollenkaan lapsilla. Illatiivivarianttien esiintyvyys vaihteli myös sen perusteella, oliko illatiivimuoto MA- infinitiivissä vai nominissa. Ø(n)-variantti oli yleisin muoto MA-infinitiivissä, ja hV(n)-varianttia esiintyi käytännössä ainoastaan nominien illatiivissa.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».