MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2169551614

Codificació del microcorpus en la recuperació de l'hebreu

2003· article· ca· W2169551614 on OpenAlexaff
Moshe Nahir

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languageca
FieldArts and Humanities
TopicLanguage, Linguistics, Cultural Analysis
Canadian institutionsUniversity of Manitoba
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

En aquest article, l'autor analitza la tasca de codificació lèxica duta a terme en el període de recuperació de l'hebreu modern. Es pot considerar que la recuperació de l'hebreu modern comprèn tres períodes, en cada un dels quals s'ha intentat aconseguir com a mínim un "objectiu" de planificació lingüística. El primer d'aquests períodes és el de la "recuperació lingüística" (1890-1914), en el qual va tenir lloc la recuperació d'aquesta llengua a Palestina. Al començament d'aquesta recuperació, el lèxic hebreu era tan inadequat per a la vida moderna ¿ja que hi mancaven paraules per a conceptes com tomàquet, seriós i diari¿ que alguns dirigents van posar en dubte la capacitat de recuperació de la llengua. Per tant, calia dur a terme una planificació del corpus per a emplenar aquest gran buit lèxic. Aquest aspecte de la recuperació es va assolir gràcies als esforços conjunts d'educadors, escriptors, traductors, etc., com també d'innombrables individus amb consciència lingüística. Es va dur a terme de diverses maneres: recuperant paraules i arrels antigues, creant noves paraules a partir d'arrels i termes antics, combinant paraules existents, completant models amb "complements" d'arrel, amb préstecs de paraules i arrels, etc. Tota aquesta campanya laboriosa i aparentment interminable va donar resultat, i actualment l'hebreu és una llengua moderna, estandarditzada i "normalitzada" en tots els aspectes.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.934
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0270.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.238
Teacher spread0.224 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2003
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same topicLanguage, Linguistics, Cultural AnalysisFrench-language works237,207