'Anything <i>you</i> can do, <i>tu</i> can do better': <i>tu</i> and <i>vous</i> as substitutes for indefinite <i>on</i> in French
Notice bibliographique
Résumé
Research on Montreal French (Laberge and Sankoff 1979; Thibault 1991) has shown a spectacular rise in the use of indefinite tu (or vous ) in recent decades, at the expense of the standard form on . Although grammars of French have traditionally passed over indefinite tu / vous in silence, Ashby's study of Tours French (1992) confirmed that the phenomenon exists in metropolitan French also. The historical time‐depth of indefinite tu/vous has apparently not been explored previously, though Posner (1997) has suggested that indefinite tu is a modern feature, found especially in Canada. A survey of indefinite tu/vous in earlier periods and in a range of varieties forms the first part of this paper. Secondly, drawing on a corpus of French spoken in Picardy, northern France, the paper investigates the extent to which this use of the 2nd person pronouns: (i) helps to avoid ambiguity; (ii) co‐occurs with another grammatical variable. Unlike the surveys of Montreal and Tours, the Picardy corpus includes a large majority of informants who used tu to address the interviewer, and this too is explored as a potential influence on speakers’ use of 2nd person pronouns with indefinite reference.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».