Models, forests, and trees of York English:<i>Was/were</i>variation as a case study for statistical practice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract What is the explanation for vigorous variation between was and were in plural existential constructions, and what is the optimal tool for analyzing it? Previous studies of this phenomenon have used the variable rule program, a generalized linear model; however, recent developments in statistics have introduced new tools, including mixed-effects models, random forests, and conditional inference trees that may open additional possibilities for data exploration, analysis, and interpretation. In a step-by-step demonstration, we show how this well-known variable benefits from these complementary techniques. Mixed-effects models provide a principled way of assessing the importance of random-effect factors such as the individuals in the sample. Random forests provide information about the importance of predictors, whether factorial or continuous, and do so also for unbalanced designs with high multicollinearity, cases for which the family of linear models is less appropriate. Conditional inference trees straightforwardly visualize how multiple predictors operate in tandem. Taken together, the results confirm that polarity, distance from verb to plural element, and the nature of the DP are significant predictors. Ongoing linguistic change and social reallocation via morphologization are operational. Furthermore, the results make predictions that can be tested in future research. We conclude that variationist research can be substantially enriched by an expanded tool kit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».