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Enregistrement W7071930457

Virolaisten suomen kielen oppijoiden myönteisen imperfektin muodostus ja -si-tunnuksen käyttö

2014· other· fi· W7071930457 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTrepo - Institutional Repository of Tampere University · 2014
Typeother
Languefi
DomaineComputer Science
ThématiqueQR Code Applications and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue (mathematics)PopulationQuarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pro gradu -tutkielmassani tarkastelen sitä, miten virolaiset, jotka opiskelevat suomea vieraana kielenä, muodostavat suomen kielen aktiivin myönteisen imperfektin. Tutkimukseni pääpaino on imperfektin -si-tunnuksen käytössä. -si-tunnusta käytetään viron kielessä hyvinkin laajasti imperfektissä, joten tutkimukseni tavoitteena on selvittää, lainautuuko tämä -si-tunnus viron kielestä sellaisiin suomenkielisiin verbeihin, joiden imperfektimuodoissa tätä tunnusta ei yleiskielessä tavata sekä millaisten suomenkielisten verbien ja verbityyppien kohdalla -si-tunnusta käytetään. Aineisto perustuu 57 informantin täyttämään kyselylomakkeeseen. Tämä kyselylomake koostuu neljästä erilaisesta tehtävästä, joista yksi on kirjoitustehtävä ja kolme on mekaanisia taivutustehtäviä. Ensimmäisessä taivutustehtävässä pyydetään muodostamaan verbin imperfektimuoto annetun A-infinitiivin pohjalta. Kahdessa jälkimmäisessä taivutustehtävässä annetut verbit ovat preesensissä, joista pyydetään vastaavaa imperfektimuotoa. Informanttien suomen kielen taito on Eurooppalaisen viitekehyksen mukaan tasolla A2 ja he kaikki opiskelivat aineiston keruun aikana Tarton yliopistossa suomen kieltä. Vaikka viron kielessä -si-tunnusta käytetään hyvin laajasti, se ei tästä huolimatta määrällisesti dominoi suomen kielen imperfektitunnuksissa. -si-tunnusta käytetään yleensä silloin, kun suomenkielisellä verbillä on viron kielessä läheinen, -si-tunnuksen imperfektissä saava vastine. Mikäli vironkielisessä verbissä ei -si-tunnusta esiinny, sitä ei myöskään käytetä suomenkielisissä vastineissa. -si-tunnusta esiintyy kuitenkin myös sellaisissa suomen kielen verbeissä, joilla ei ole läheistä vastinetta virossa. Näiden lisäksi -si-tunnuksen käyttöön vaikuttaa verbin frekvenssi.

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)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0520,011

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,186 · 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

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