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Enregistrement W7104450063 · doi:10.5281/zenodo.17555484

Cognition, Ecology, and Tok Pisin Folktales

2025· article· W7104450063 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAustralian Indigenous Culture and History
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeGermanVocabularyThrivingCognitionCognitive linguisticsSubject (documents)Conceptualization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From its early development catalyzed by mass displacement and forced relocation of Melanesian people, Tok Pisin has flourished into a thriving language of mixed origins. English acts as its main superstratum with elements from German and Patpatar-Tolai being significant contributors to its lexicon. For the last half a century, this diversity and complex genealogy have made Tok Pisin a subject of interest for linguistics, leading to multiple dictionaries, detailed grammar descriptions, and most importantly for this study, the documentation of traditional folktales. This study proposes that Tok Pisin folktales are not just carriers of traditional knowledge but cognitive-ecological cultural models (Shore 1996). This means they encapsulate a worldview in which mind, language, and environment are interwoven. Using concepts from cognitive linguistics and ecolinguistics, this paper sets out to analyze how Tok Pisin narratives model ecological understanding through their language. It will use a corpus of over 1000 traditional folktales which were originally recorded in the Wantok Newspaper from 1972-1997 (Slone 2001). There is a growing body of literature on the topic of cognitive-ecolinguistics for Tok Pisin, with significant developments coming from Rajdeep Singh’s 2022 paper on cognitive schemata in Tok Pisin. Singh’s paper indicates that the cognitive conceptualization of Tok Pisin in the ecological sense is that of the Oceanic languages, instead of the main substratum language(Singh 2022: 4-5). Additionally, Krzysztof Kosecki builds upon this research in his upcoming paper and further solidifies the argument that nature related vocabulary reflects the Oceanic cognitive model which indicates that humans are conceptually integrated with nature, but not only this, that nature terms are also used to understand a multitude of other concepts that might seem unrelated from a Western perspective (Kosecki 2025: 52). This paper expands on these two pieces of recent scholarship by incorporating the corpus of traditional folktales. Both Singh and Kosecki have primarily focused on isolated lexical items and constructions rather than on extended discourse and narratives. This then leaves the idea of how ecological cognition operates within the narrative context and how the folktales linguistically model the cognitive environmental relationship

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0130,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,006

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,244 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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