Bibliographic record
Abstract
El objetivo de este trabajo es analizar el comportamiento fonológico del segmento complejo [k͡l] en la lengua nivaĉle (mataco-mataguaya). Este sonido presenta interesantes particularidades tipológicas y teóricas ya que: (a) en lo que a mi conocimiento respecta, la [k͡l] no está presente en otras lenguas indígenas de América del Sur, (b) esta consonante es una africada no-homorgánica que tiene dos articuladores: dorsal y coronal (Stell 1989:58) y (c) no hay una sonorante lateral en el inventario fonológico de la lengua nivaĉle – la otra consonante lateral es la lateral fricativa sorda [ɬ]. Los datos comparativos sugieren que la consonante nivaĉle [k͡l] corresponde a la sonorante lateral [l] en otras lenguas mataco-mataguayas (chorote, maká y wichí). Con respecto a las propiedades distribucionales de la consonante [k͡l], ésta sólo ocurre en posición de ataque; en posición de coda aparece como una [k]. Por un lado, planteo la hipótesis que la [k͡l] es el resultado diacrónico de un proceso fonológico de fortalecimiento (fortition/hardening) de la sonorante lateral [l] en una posición prosódica fuerte, como es el ataque. Por otro lado, el hecho que [k͡l] delateraliza y emerge como [k], y no como [l] en posición de coda, pareciera demostrar que su representación sincrónica subyacente es /k͡l/. Este trabajo, entonces, espera contribuir a la descripción y comprensión de la fonología nivaĉle tanto a nivel segmental como prosódico.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".