kinds, (b) accurately reflects the

kinds, (b) accurately reflects the consistency of performance, allowing even weak or inconsistent subjects to stay within the subject pool (an important consideration in field studies), and (c) nevertheless remains sensitive to intra-cultural variation of systematic kinds, even ultra-fine coding distinctions.
In Chapter 4, in describing the Tzeltal case, we have seen the basic array of tasks developed under the rotation paradigm. The methods employed there for analysing the data were, however, especially developed for the larger-scale project described in this chapter. Here we return to explain why those methods were chosen and the further applications they have, using the Tzeltal data for examples.
5.2.2 The gradient of spatial orientation
In this section, different views of the same empirical findings will be contrasted. My aim is to show that assumptions about conceptual coding and the nature of the task do have a bearing on the way data are grouped and analysed subsequently. We start with an example drawn from the prior chapter, where speakers of Tzeltal and a control group of Dutch performed the animals recall task, where each subject completed five trials.
Assuming that the linguistic hypothesis is correct, the strongest expectation would be the following: Subjects perform all trials consistently, the Tzeltal choosing five times ‘absolute’ and the Dutch five times ‘relative’. If we allow one exception (one trial out of line), the typing would still appear quite strict. The result of this latter categorization can be seen in Table 5.1. As predicted, the majority (74%) of Tzeltal subjects fall within the absolute category and nearly all (95%) of the Dutch subjects fall within the relative category by these strict criteria. However, one fifth ofthe Tzeltal group remains ‘untypable’ as five informants perform inconsistently in more than one trial.

Kết quả (Việt) 1:

Các loại, (b) phản ánh chính xác sự thống nhất về hiệu suất, cho phép đối tượng thậm chí yếu hoặc không phù hợp để ở lại trong các hồ bơi chủ đề (một xem xét quan trọng trong các lĩnh vực nghiên cứu), và (c) Tuy nhiên vẫn còn nhạy cảm với các biến thể văn hóa nội bộ của hệ thống các loại, thậm chí cực ổn mã hóa sự phân biệt.Trong chương 4, trong trường hợp Tzeltal, mô tả, chúng tôi đã thấy các mảng cơ bản của các nhiệm vụ phát triển theo mô hình luân chuyển. Phương pháp làm việc đó cho phân tích các dữ liệu được, Tuy nhiên, đặc biệt là phát triển cho các dự án quy mô lớn hơn được mô tả trong chương này. Ở đây, chúng tôi trở lại để giải thích tại sao các phương pháp đã được chọn và các ứng dụng hơn nữa họ có, bằng cách sử dụng dữ liệu Tzeltal ví dụ.5.2.2 các gradient định hướng không gianTrong phần này, các quan điểm khác nhau của cùng một kết quả thực nghiệm sẽ được tương phản. Mục tiêu của tôi là để hiển thị các giả định về mã hóa khái niệm và tính chất công việc có một mang về cách dữ liệu được nhóm lại và phân tích sau đó. Chúng tôi bắt đầu với một ví dụ được rút ra từ các chương trước, mà nói của Tzeltal và một nhóm kiểm soát của Hà Lan thực hiện nhiệm vụ thu hồi động vật, nơi mỗi môn hoàn tất năm thử nghiệm.Giả định rằng các giả thuyết ngôn ngữ là chính xác, mạnh kỳ vọng sẽ là như sau: đối tượng thực hiện tất cả các thử nghiệm một cách nhất quán, Tzeltal chọn năm lần 'tuyệt đối' và người Hà Lan năm lần 'liên quan'. Nếu chúng ta cho phép một ngoại lệ (một trong những thử nghiệm trên đường), các gõ sẽ vẫn xuất hiện khá nghiêm ngặt. Kết quả phân loại sau này có thể được nhìn thấy trong bảng 5.1. Theo dự đoán, phần lớn (74%) Tzeltal đối tượng nằm trong các thể loại tuyệt đối và hầu hết (95%) các đối tượng Hà Lan nằm trong các thể loại tương đối bằng các tiêu chuẩn khắt khe. Tuy nhiên, một phần năm của nhóm Tzeltal vẫn 'untypable' khi năm informants thực hiện không nhất quán trong nhiều hơn một phiên tòa.

Kết quả (Việt) 2:

loại, (b) phản ánh chính xác sự thống nhất về hiệu suất, cho phép ngay cả đối tượng yếu hoặc không phù hợp để ở lại trong các hồ bơi chủ đề (một yếu tố quan trọng trong việc nghiên cứu lĩnh vực), và (c) tuy nhiên vẫn còn nhạy cảm với sự thay đổi trong nội bộ văn hóa của các loại hệ thống, thậm chí siêu mịn phân biệt mã hóa.
trong Chương 4, trong việc mô tả các trường hợp Tzeltal, chúng ta đã thấy các mảng cơ bản của nhiệm vụ phát triển theo mô hình luân canh. Các phương pháp làm việc ở đó để phân tích các dữ liệu được, tuy nhiên, đặc biệt là phát triển cho các dự án quy mô lớn được mô tả trong chương này. Ở đây chúng ta quay trở lại để giải thích lý do tại sao các phương pháp đó đã được lựa chọn và ứng dụng hơn nữa họ có, bằng cách sử dụng dữ liệu Tzeltal cho ví dụ.
5.2.2 Các gradient của định hướng không gian
Trong phần này, quan điểm khác nhau của các kết quả thực nghiệm tương tự cũng sẽ được đối chiếu. Mục tiêu của tôi là để cho thấy rằng các giả định về mã hóa khái niệm và tính chất của công việc làm có ảnh hưởng trên đường dữ liệu được nhóm lại và phân tích sau đó. . Chúng ta bắt đầu với một ví dụ rút ra từ các chương trước, nơi mà người nói Tzeltal và một nhóm kiểm soát của Hà Lan thực hiện các động vật nhớ lại nhiệm vụ, trong đó mỗi đối tượng hoàn thành năm thử nghiệm
Giả sử rằng giả thuyết ngôn ngữ học là chính xác, những kỳ vọng mạnh nhất sẽ là sau đây: Đối tượng thực hiện tất cả các thử nghiệm liên tục, các Tzeltal chọn năm lần "tuyệt đối" và người Hà Lan năm lần 'tương đối'. Nếu chúng ta cho phép một ngoại lệ (một nghiên cứu ra các dòng), gõ sẽ vẫn xuất hiện khá nghiêm ngặt. Kết quả của việc phân loại này sau này có thể được nhìn thấy trong Bảng 5.1. Như dự đoán, đa số (74%) của các đối tượng Tzeltal thuộc loại tuyệt đối và gần như tất cả (95%) của các đối tượng Hà Lan thuộc loại tương đối bởi những tiêu chuẩn khắt khe. Tuy nhiên, một phần năm ofthe nhóm Tzeltal vẫn 'untypable' là năm cấp thông tin thực hiện nhất quán trong nhiều thử nghiệm.