MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7046122732

The Comparison Between the Headwords in the Oxford Advanced Learner’s Dictionary and in the Merriam- Webster’s Collegiate Dictionary

2014· dissertation· en· W7046122732 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversitas Airlangga Repository (Universitas Airlangga) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Sample (material)Computational linguistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was conducted to investigate the differences between theheadwords in the Oxford Advanced Learner’s Dictionary 8th edition (OALD8) and in the Merriam-Webster’s Collegiate Dictionary 11th edition (MWCD11).This study aims to find out the headwords which are found in one dictionary, but not in the other, and identify the reasons why there are differences in the headwords of two dictionaries. The comparison of the number of pages for each letter in the dictionaries show that the entries for the letter S presents the highest difference, i.e. OALD8 has 216 pages, while MWCD11 has 178 pages. To make the analysis more focused, the writer takes a sample consisting the first 30 headwords which are only found in one dictionary but not in the other. To determine the frequencies of the usage of each headword, the writer uses the corpus called Glowbe, which is the corpus consist of 1.9 billion words in total. The result shows that from the 30 unique headwords in the OALD8, 19 headwords are frequent in UK, 5 headwords are frequent in US, 2 headwords are frequent in Canada, and one headword is frequent in each of the following countries: India, Bangladesh and Nigeria. On the other hand, from the 30 unique headwords in the MWCD11, 10 headwords are frequent in US, 5 headwords are frequent in UK, 2 headwords are frequent in Canada, and one headword is frequent in each of the following countries: Kenya, New Zealand, Pakistan, Nigeria, Ireland, Philippines, Malaysia and India. The differences are also due to the use of simple words, compounds, complex words, and proper names. There are more simple words in the MWCD11 than in OALD8, because MWCD11 is offer the history of word in that dictionary. There are more compounds in the OALD8 than in the MWCD11, because OALD8 is for learners. The differences in the number of complex words and proper names are not significant. The proper name which is found in the OALD8 is a trademark. However, the proper names which are found in the MWCD11 are people’s name, name of ethnic group, festival, language and trademark.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0090,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUniversitas Airlangga Repository (Universitas Airlangga)Même sujetMagnetic confinement fusion researchTravaux en français237 207