Morfología verbal en el k'iche' colonial y moderno
Bibliographic record
Abstract
El presente estudio es una comparación de la morfología verbal del k’iche’ colonial y el k’iche’ moderno, haciendo hincapié en cuatro fenómenos lingüísticos: nominalización, negación, irrealis y el uso de partículas. Los datos del k’iche’ colonial provienen de la Theologia Indorum de Fray Domingo de Vico, mientras que los datos del k’iche’ moderno provienen de Santa Cruz del Quiché, Quiché, Guatemala. Los resultados muestran que estos cuatro fenómenos lingüísticos que se observan en el predicado verbal presentan variación en ambas formas del k’iche’. En el k’iche’ moderno, por ejemplo, la nominalización de un predicado verbal ocurre como un proceso bastante claro ya que en muchos casos es introducido por una frase preposicional. En el k’iche’ colonial, la partícula ma se combina con otras partículas para marcar la negación. La forma ma...taj para marcar negación aparece en el k’iche’ colonial y en el k’iche’ moderno, pero en el k’iche’ moderno es la única forma que se usa para la negación. La forma taj varía a ta, según posición en una cláusula. En el k’iche’ moderno, el irrealis se marca con we ta(j) ... ta(j). Y, en el k’iche’ colonial, se marca con we, we ta o solamente taj. En el k’iche’ moderno, la partícula puch varía a pu, según su posición en una cláusula.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".