Notice bibliographique
Résumé
本研究は、これまで最適性理論の枠組みで研究してきた「パラダイムの統一性 (Paradigm Uniformity: PU)」の概念を、日本語語彙層ごとに現れる音韻現象について検証し、理論をさらに精 緻化すると共に、外国語として日本語を学ぶ海外の大学生にとって障壁となってきた日本語の現 象が理論の応用により改善できるかを追求した研究である。 まず第一に、PUの実証的データを、日本、米国、カナダで広く収集し、そこに潜む普遍性につい て追究し、それをもとに日本語語彙層の音韻的パラダイムを理論的に明らかにした。 次に、米国オレゴン州ウィラメット大の藤原美保教授の協力を得て、同大学の日本語の授業にお いてPUの概念について説明を与えた学生群と統制群の理解度の違いについて調査した。その成果 を「敬語接頭辞「お・ご」のパラダイムに基づく分析と言語教育への応用」として、2019年8月7 日にカナダ・ビクトリア大学で行われたカナダ日本語教育学会の年次大会で発表した。また、そ こで得られた助言や議論をもとにさらに研究を進め、同大会の予稿集に論文として出版した。藤 原教授とは、その学会の前後にブリティッシュコロンビア大学 にて研究打ち合わせ及び資料収集 を行った。そのため、当初予定していたオレゴン州での打ち合わせは行わなかった。 また、上智大の北原真冬教授とは日本で、米国カリフォルニア大サンタ・バーバラ校のヴィオラ ・ミグリオ教授と米国グレンデール大のパトリシア・ヒロニマス教授には米国で助言を受け、PU という概念が音韻的な範疇にとどまらず、他のさまざまな文法的要素と関連することを検討した 。その成果を、論文「音韻的語彙層に潜む文法要素のインターフェース」にまとめ、2019年11月 出版の『言語におけるインターフェース』に掲載した。 その後も、さらにデータ分析を続け、新たな論文として発表をする準備を始めている。今後の課 題として、さらにPUの理論的含意を追究し、日本語語彙層の研究、および第二言語としての日本 語学習の教育的効果に関する研究に発展させたい。 I have investigated how phonological paradigm uniformity (PU), a theory to account for the leveling of morphological forms, could account for the dilemma observed in Japanese phonological sublexica in this research, and tried to solve the difficulty of teaching the distinction of honorific prefixes "o" and "go" to the students who study Japanese as a second language.This research was pursued based on my previous research on Paradigm Uniformity in Phonology within the framework of Optimality Theory.First, in the US and Canada as well as in Japan, I collected linguistic data related to PU not only in Japanese but also in various languages, and in several linguistic categories as well as in phonology.
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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 | 0,016 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,017 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
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 ».