Notice bibliographique
Résumé
Japon Türkolog Taiyo Hasegawa’ın Oğuzname Destanı Japonca, Uygur Türkçesi ve Anadolu Türkçesi ile Karşılaştırmalı İncelemesi Bütün Türk dünyasının ortak tarihi mirası olan, tarihi bilgi ve belgelere göre en geç 12.yüzyılda Uygur yazısıyla yazıldığı anlaşılan (Ercilasun, 2016) “Oğuzname Destanı”, şimdiye kadar dünyada çeşitli dillere çevrilmiştir. Japon araştırmacı Taiyo Hasegawa tarafından Japon diline çevrilen Oğuzname destanı, 2006 yılında Japonya’da yayınlandı. Araştırmacı Hasegawa tarafından Japon diline çevrilmiş olan Oğuzname eseri, Çin’deki ünlü Türkologlardan “Gen Ximin (Şimin) ve Tursun Ayup” tarafından Modern Uygur Türkçesi ile hazırlanan ve 1980 yılında Pekin Milletler Yayınevi (Çin)’de yayınlanan “Kadim Uygurların Tarihi Destanı Oğuzname” adlı eser çevrilerek hazırlanmıştır. “Kadim Uygurların Tarihi Destanı” adlı Oğuzname Destan, ilk olarak 1891 yılında Rus Türkolog Wilhelm Radloff tarafından, daha sonrasında 1930’da Fransız Türkolog Paul Pelliot tarafından, yine sonrasında 1932’de Berlin’de Reşid Rahmeti ile birlikte Willy Bang tarafından ve son olarak da 1959’da Rusya’da Aleksandr Mihayloviç Şerbak tarafından yayınlanmış Oğuzname Destanı eserlerine dayanarak Modern Uygur Türkçesiyle hazırlanmıştır.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,585 | 0,424 |
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 ».