Doğal dildeki bilişsel eğilimlerin evrenselliği üzerine:İsim öbekleri iç dizilim örneği
2023
0 views
0 downloads
Advisor: Dr. Öğr. Üyesi Serkan Şener
Abstract (TR)
Bu çalışma ile Türkçe'de ad öbeklerinin içindeki doğal sıralamasının ne olduğunu, Türkçe konuşan katılımcıların tercihlerinin bir homomorfizm eğilimi yansıtıp yansıtmadığını ve tercihlerinin anadillerinden etkilenip etkilenmediğini görmek için ad öbeği iç dizilim tercihlerini jest modalitesinde deneysel olarak gözlemlemek amaçlanmıştır. Bu doğrultuda, Türkçe konuşan katılımcılar (N=44), birinci blokta ana dillerine erişimin engellendiği (bastırmanın önce geldiği koşul) veya ikinci blokta ana dillerine erişimin engellendiği (bastırmanın sonra geldiği koşul) olmak üzere iki koşula rastgele atanmıştır. Her iki koşulda da, katılımcılardan mesafe, sayı ve özellik bakımından değişkenlik gösteren geometrik şekil kümelerine ait görselleri tarif etmek için doğaçlama hareketler yapmaları istendi. Deneyin sonuçları, Türkçe konuşan katılımcılar tarafından üretilen jest dizilerinin çoğunluğunun homomorfik olduğunu ve ad öbeği içinde en çok tercih edilen dizilişin Dem
Author
Sunay Akyürek
Institution
How to Cite
Sunay Akyürek (Yüksek Lisans Tezi). Doğal dildeki bilişsel eğilimlerin evrenselliği üzerine:İsim öbekleri iç dizilim örneği, 2023, Yeditepe University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Yeditepe University
- Suda çok az çözünen hipolipidemik bir ilaç ile siklodekstrin kompleksasyonu, tablet formülasyonu ve değerlendirmesi üzerine çalışmalar(2021)
- Türk-ABD ilişkilerinde washington büyükelçileri (1927-1960)(2023)
- Kadın seslerinin dönüşümü: Yunan ve Roma mitolojisinde kadınların tecavüzü ve feminist yeniden yazımların anlatıyı geri alması üzerine bir çalışma(2022)
- Görüntü segmentasyonu için temel modellerin damıtılması(2023)
- Beyaz yakalı çalışanlar arasında makyavelizm, büyüklenmeci ve kırılgan narsisizm, yalnızlık arasındaki ilişki(2023)
- Türkiye'de pediatrik onkoloji hastalarında klinik olarak önemli advers ilaç etkileşimlerine göre ilaç etkileşimi veritabanının değerlendirmesi(2023)