MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7139785322

Ukrainian dialectical somatic lexis in The Ukrainian-English Dictionary by C.H. Andrusyshen and J.N. Krett

2021· other· pl· W7139785322 on OpenAlexaboutno aff
Agata Skurzewska

Bibliographic record

VenueJagiellonian University Repository (Jagiellonian University) · 2021
Typeother
Languagepl
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsUkrainianLexisDialecticCharacter (mathematics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Українсько-англійський словник został wydany w 1955 roku przez Uniwersytet Saskatchewan. Autorem i redaktorem słownika był C.H. Andrusyshen, współtwórcą J.N. Krett. Ukraiński rejestr słownika liczy około 95 tysięcy wyrazów oraz około 35 tysięcy idiomów, wyrażeń potocznych, przysłów, zwrotów i w czasie wydania był to największy objętościowo słownik ukraińsko-angielski. W odniesieniu do leksyki autor stosuje kwalifikatory W.U. (czyli charakterystyczny dla Ukrainy Zachodniej), E.U. (czyli charakterystyczny dla Ukrainy Wschodniej), Gal. – dla terenów Galicji, Huts. – dla Huculszczyzny lub ogólny kwalifikator dial. (czyli leksyka bez wskazania na przynależność terytorialną), Chociaż praca ta uchodzi za słownik języka ukraińskiego, to podczas analizy zebranego materiału okazało się, że zawiera dużą ilość słownictwa dialektalnego nieoznaczonego jako ograniczone terytorialnie, bez odpowiedniego kwalifikatora. Celem artykułu było zbadanie w jakim zakresie takie słownictwo funkcjonuje w obrębie gwar ukraińskich. Analiza wykazała, że zebrany materiał notowany jest w południowo-zachodnich dialektach języka ukraińskiego, szczególnie naddniestrzańskich, łemkowskich, bojkowskich, huculskich oraz pokuckich.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.024
Threshold uncertainty score0.047

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.005
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0030.003
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.003

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 head0.007
GPT teacher head0.174
Teacher spread0.167 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueJagiellonian University Repository (Jagiellonian University)French-language works237,207