Is there “Black Panther” Movement in Israel? Protests of Ethiopian Jews - Sources of Conflict and Policy Implications
Bibliographic record
Abstract
Este squib trata brevemente de um problema nas analises de cópulas com falta de concordância. Ha diversas propostas que lidam com esse tipo de dado, mas elas não oferecem uma ˜ solução para a questão semântica de derivar a leitura de situação a que essas sentenças são associadas. Na primeira seção, mostramos o funcionamento dessas construção partir de dados do Português Brasileiro (PB). Apresentamos propriedades em que essas sentenças se distinguem daquelas com concordância regular: (i) a falta de concordância; (ii) a interpretação do sujeito como uma situação e não uma entidade; (iii) a restrição do sujeito a nomes ˜ nus e sintagmas numerais; e (iv) a restrição do predicado a adjetivos que selecionam situações e estritamente a adjetivos avaliativos. Sob nosso ponto de vista, essas são razões suficientes para dizer que essas sentenças merecem um tratamento sintático e semântico diferente das analises de cópulas regulares. Na segunda seção, revisamos o que já foi proposto por três diferentes trabalhos: a análise de Greenberg (2008) para o hebraico moderno; a analise de Josefsson (2009, 2014) para o sueco; e a análise de Rodriguês & Foltran’s (2014, 2015) para o PB. Mostramos que essas análises recorrem a estipulação˜ para dar conta da leitura de situação. Por fim, sugerimos que, visto que esses adjetivos são avaliativos, a leitura de situação poderia ser derivada como um parâmetro de avaliação do adjetivo.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".