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Número e a Distinção Contável/massivo em Kaingang

2023· article· pt· W4385232246 on OpenAlex

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.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueSignum Estudos da Linguagem · 2023
Typearticle
Languagept
FieldArts and Humanities
TopicSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Canadian institutionsUniversity of Toronto
Fundersnot available
KeywordsPluralHumanitiesPhilosophyLinguistics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Este artigo apresenta uma descrição preliminar da distinção contável/massivo em Kaingang, língua Jê, falada no Sul do Brasil. Primeiro, mostramos que não há, nos nomes, marcador morfológico exclusivo para o plural. Mostramos que processos morfológicos nos verbos (supleção, reduplicação, prefixação do morfema kyg-) podem estar associados à pluralidade de eventos (iteratividade) e à distinção singular versus plural em argumentos verbais. Segundo, mostramos que construções com numerais e quantificadores podem ser usadas para distinguir nomes contáveis e massivos na língua Kaingang. Nomes contáveis podem ser combinados diretamente a numerais enquanto nomes massivos requerem uma unidade de contagem/medida nestas construções. Da mesma forma, nomes contáveis ocorrem com o quantificador contável ’e ‘muitos’, com interpretação de cardinalidade. Por outro lado, nomes massivos ocorrem com o quantificador mág ‘muito’, com interpretação de volume. Mostramos ainda que alguns nomes massivos, em contextos em que a unidade de contagem/medida é saliente, podem ocorrer diretamente combinados a numerais/quantificador contável.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.301
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0020.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.005

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.

Opus teacher head0.042
GPT teacher head0.279
Teacher spread0.237 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it