In Search of Naming Patterns: A Survey of Finnish Lake Names
Notice bibliographique
Résumé
The existence of patterns as one of the factors in the toponomastic process has been known for more than a quarter of a century. However, while some onomasticians have suggested that such patterns can play an important role even when the names in question can be adequately explained by other means, such hypotheses have been rather difficult to prove. The present study is an attempt to address the issue: the goals were, first, to find regularities in the naming of Finnish lakes; second, to assess whether such regularities imply the presence of naming patterns; and third, to see if a quantitative study could give new insights about the properties of such patterns. This was done by applying methods developed in the computer science field of data mining to an electronic corpus consisting of all Finnish lake names found on the 1:20 000 Basic Map. These revealed several groups of names that appear next to each other significantly more often than could be expected, even after accounting for regional variation in the distributions of the names. Some of the groups can be explained by referring to e.g. cultural history, but in a large number of groups the names have a semantic relationship which suggests that there is a large number of relatively widespread patterns in naming Finnish lakes. However, these patterns are very specific and it is difficult to see a systematically productive general pattern. Some of the phenomena involved can be described using Construction Grammar, but it is evident that the theoretical framework needs some adjustments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».