A comparative analysis of invariant tags in three varieties of English
Notice bibliographique
Résumé
Discourse markers are a feature of everyday conversation — they signal attitudes and beliefs to their interlocutors beyond the base utterance. One particular type of discourse marker is the invariant tag (InT), for example New Zealand and Canadian English eh. Previous studies of InTs have clearly described InT uses in one language variety (e.g. Berland 1997, on London teenage talk; Stubbe and Holmes 1995, on NZ English; on sociolinguistic features e.g. Stubbe and Holmes 1995 and on single markers e.g. Avis 1972; Love 1973; Gibson 1977; Meyerhoff 1992 and 1994; Gold 2005, 2008 on eh). However, the class of InTs has not yet been fully described, and the variety of approaches taken (corpus- and survey-based) does not easily allow for cross-varietal or cross-linguistic comparison. This study investigates InTs in three varieties of English from a corpus-based approach. It lists the InTs available in New Zealand, British and Indian English through their occurrences in their respective International Corpus of English (ICE) corpora, and compares usages of four tags across the varieties. The description offers a clearer overview of the InT class for descriptive grammars, as well as more explicit definitions and usage guides for e.g. EFL/ESL pedagogy. An unambiguous description of several InTs and their meanings will also allow more thorough comparison in studies of other English varieties. Finally, the results offer another viewpoint on the issue of representativeness in corpora with respect to regional versus national varieties of the Englishes.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».