Notice bibliographique
Résumé
Cet article analyse le fonctionnement de presque en incidence nominale, envisageant son rôle dans la phrase et en évaluant son interaction avec les catégories lexicales et leurs contours. Deux analyses dominent, l’une qui fait de presque un outil de l’approximation, une « enclosure » — l’« hedge » de Lakoff ; l’autre qui fait entrer dans la logique argumentative et y voit un « opérateur scalaire ». À partir d’un corpus extrait de la base textuelle Frantext qui regroupe 1 940 textes catégorisés entre 1800 et 2000, ont été exploitées les différentes combinaisons de « presque + nom », soit les structures suivantes : – déterminant + presque + nom, – presque + déterminant + nom, – presque + article zéro + nom. L’analyse des occurrences de presque dans ces configurations syntagmatiques prend pour cadres plusieurs modèles théoriques pour en évaluer le rendement. La sémantique du prototype qui peut être corrélée à l’interprétation de presque comme outil de l’approximation, la logique argumentative et la théorie des isotopies. L’article répond à la double question suivante : l’instruction procédurale de presque consiste-t-elle en une régulation, une négociation discursive ? L’adverbe se sert-il plutôt de la continuité entre les catégories, inscrite dans la langue même, pour jouer le rôle d’un passeur catégoriel ? L’étude des structures avec presque conduit à une réflexion plus générale sur l’organisation du lexique qui se constitue par contiguïté et proximité permettant de postuler une configuration métonymique générale du lexique nominal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».