Greedy Wolf or Cunning Fox? Most Common Teriophore Surnames in Germany
Bibliographic record
Abstract
Die Arbeit untersucht, ausgehend von zwei Häufigkeitslisten (1996 und 2005), die theriophoren Familiennamen unter den tausend häufigsten Namen in Deutschland. Nachdem die schriftlichen und mundartlichen Varianten desselben Namens abgezogen wurden, verbleiben noch sechsundzwanzig Tierbezeichnungen, aus denen Familiennamen entstanden sind. Mit Hilfe des Digitalen Familiennamenwörterbuch Deutschlands (DFD) wurden sie auf ihre Hauptbedeutung(en) überprüft. Die Mehrheit der Namen erweisen sich als Übernamen (16), gefolgt von indirekten Berufsnamen (7), Patronymen (3) und Wohnstättennnamen aus Häusernamen (1). Die Spitzenreiter unter den Namen, die eine Tierbezeichnung enthalten, sind in Deutschland Wolf (Rang 16; 51.347 Telefonanschlüsse) und Fuchs (Rang 42, 30.905 Telefonanschlüsse) laut Telefonanschlüssen 2005. Wolf ist Patronym und Übername, während Fuchs in seiner Hauptbedeutung zuerst Übername ist. Die geografische Verbreitung beider Namen in Deutschland, samt ihren schriftlichen und mundartlichen Varianten, wurde anhand der Karte Wolf – Fuchs veranschaulicht. Das Märchen der Brüder Grimm Der Wolf und der Fuchs bestätigt die hohe Frequenz der Familiennamen Wolf und Fuchs in Deutschland.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".