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Enregistrement W7042348286

Per una traduzione dell’Osetinskaja lira di Kosta Chetagurov

2014· book-chapter· it· W7042348286 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueInstitutional Research Information System University of Turin (University of Turin) · 2014
Typebook-chapter
Langueit
DomainePsychology
ThématiqueHistorical and Modern Theater Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityMcGill University
Mots-clésGermanPoetryPresentation (obstetrics)Linguistic analysisReading (process)Grammatical categoryLexical item
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article presents the first results of a major project that aims at analysing and translating the whole collection of poems, entitled Iron fndyr -in Russian usually rendered as Osetinskaja Lira -, by the Ossetic poet Kosta Khetagurov (1859Khetagurov ( -1906)).Kosta Khetagurov is generally regarded as the initiator of a literary tradition in Ossetic and the founder of the standard language.Therefore, and also for some other cultural reasons, it is extremely important to make available to a larger public in the West the poetic work composed by this versatile artist in his native language.After a concise overview over life and works of Kosta Khetagurov, the main attention is given to the presentation of two different types of edition: the original Ossetic text is accompanied by a translation into German (first variant) or Italian and English (second variant).In both cases a morphosyntactic analysis, conducted according to the principles of the so-called Leipzig glossing rules, allows a deeper and better understanding of each lexical and grammatical form in the text.Finally, some issues arising in the linguistic analysis of the data, concerning first of all the labelling of grammatical categories in the interlinear gloss, are shortly tackled and discussed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,005

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,191 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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