Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
En el presente estudio se discute la adquisición de los clasificadores numerales -eb’, -k’on y -wan en q’anjob’al evaluando datos de tres niños de las siguientes edades: Xhuw (1;9-3;0), Xhim (2;3-4;0) y Tum (2;7- 3;6). Los resultados muestran que en este rango de edades los niños comienzan a usar de forma gradual y esporádica estos clasificadores, aunque los errores de uso muestran que utilizan el sistema de clasificadores numerales de modo diferente a los adultos, dado que tienen problemas al asignar su valor semántico en la clasificación de seres humanos, animales y cosas. La poca frecuencia de -k’on (clasificador para animales) y -wan (para seres humanos), y el uso frecuente de -eb’ (para cosas) en el habla parental podría ser el motivo del uso de -eb’ como una forma dominante en los datos de los niños. También cometen errores en el uso de heb’ (propio de seres humanos) para pluralizar seres humanos y animales, lo cual no se esperaría entre adultos q’anjob’ales.
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.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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 it