MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2040891756 · doi:10.1051/cmlf/2010218

Un aperçu des structures inaccusatives en français médiéval

2010· article· fr· W2040891756 sur OpenAlexaff
Monique Dufresne, Fernande Dupuis

Notice bibliographique

Revue2ème Congrès Mondial de Linguistique Française · 2010
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Linguistics and Language Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

De nombreux travaux, dont ceux menés dans le cadre de la grammaire générative, reconnaissent qu’il existe deux classes structures intransitives : les inaccusatives et les inergatives. En français moderne (FrMod) les constructions inaccusatives se caractérisent entre autres par l’utilisation de l’auxiliaire être aux temps composés et par leur capacité de former des constructions impersonnelles : Trois hommes sont arrivés. / Il est arrivé trois hommes ; alors que les inergatives utilisent avoir et permettent difficilement les impersonnelles : Des étudiantes ont couru. / *Il a couru des étudiantes. Les grammairiens de l’ancien français (AFr), dont Moignet [1976] et Buridant [1999], notent que cette différence existe déjà à date ancienne. En français médiéval, l’inaccusatif correspondant identifié par ce test présente une différence inattendue puisque seul l'auxiliaire s'accorde avec l'explétif il alors que le participe s'accorde avec le syntagme postverbal, ou élément associé, comme en témoigne l’exemple suivant : Il m'est venue une nouvele (ARTU, 118, 07-08). Nous faisons référence à ce phénomène par le terme de d’accord distribué et pour le français moderne, il s’agit d’accord simple. Notre communication vise à rendre compte du passage d'une grammaire à accord distribué à une grammaire à accord simple. Nous proposons ici une analyse de l'inaccusativité selon laquelle la perte de l’accord distribué implique des changements majeurs dans la grammaires et suppose l'interaction de deux facteurs : perte de V2, ce qui contraint la position du sujet et le statut de l'auxiliaire.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil0,762

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue2ème Congrès Mondial de Linguistique FrançaiseMême sujetHistorical Linguistics and Language StudiesTravaux en français237 207