Bibliographic record
Abstract
本研究は、これまで最適性理論の枠組みで研究してきた「パラダイムの統一性 (Paradigm Uniformity: PU)」の概念を、日本語語彙層ごとに現れる音韻現象について検証し、理論をさらに精 緻化すると共に、外国語として日本語を学ぶ海外の大学生にとって障壁となってきた日本語の現 象が理論の応用により改善できるかを追求した研究である。 まず第一に、PUの実証的データを、日本、米国、カナダで広く収集し、そこに潜む普遍性につい て追究し、それをもとに日本語語彙層の音韻的パラダイムを理論的に明らかにした。 次に、米国オレゴン州ウィラメット大の藤原美保教授の協力を得て、同大学の日本語の授業にお いてPUの概念について説明を与えた学生群と統制群の理解度の違いについて調査した。その成果 を「敬語接頭辞「お・ご」のパラダイムに基づく分析と言語教育への応用」として、2019年8月7 日にカナダ・ビクトリア大学で行われたカナダ日本語教育学会の年次大会で発表した。また、そ こで得られた助言や議論をもとにさらに研究を進め、同大会の予稿集に論文として出版した。藤 原教授とは、その学会の前後にブリティッシュコロンビア大学 にて研究打ち合わせ及び資料収集 を行った。そのため、当初予定していたオレゴン州での打ち合わせは行わなかった。 また、上智大の北原真冬教授とは日本で、米国カリフォルニア大サンタ・バーバラ校のヴィオラ ・ミグリオ教授と米国グレンデール大のパトリシア・ヒロニマス教授には米国で助言を受け、PU という概念が音韻的な範疇にとどまらず、他のさまざまな文法的要素と関連することを検討した 。その成果を、論文「音韻的語彙層に潜む文法要素のインターフェース」にまとめ、2019年11月 出版の『言語におけるインターフェース』に掲載した。 その後も、さらにデータ分析を続け、新たな論文として発表をする準備を始めている。今後の課 題として、さらにPUの理論的含意を追究し、日本語語彙層の研究、および第二言語としての日本 語学習の教育的効果に関する研究に発展させたい。 I have investigated how phonological paradigm uniformity (PU), a theory to account for the leveling of morphological forms, could account for the dilemma observed in Japanese phonological sublexica in this research, and tried to solve the difficulty of teaching the distinction of honorific prefixes "o" and "go" to the students who study Japanese as a second language.This research was pursued based on my previous research on Paradigm Uniformity in Phonology within the framework of Optimality Theory.First, in the US and Canada as well as in Japan, I collected linguistic data related to PU not only in Japanese but also in various languages, and in several linguistic categories as well as in phonology.
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 | 0.016 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".