MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2317852315 · doi:10.1215/00031283-2322628

Social and Linguistic Constraints on Relativizer Omission in Canadian English

2013· article· en· W2317852315 sur OpenAlexaboutno aff
Stephen Levey, Carolyn Hill

Notice bibliographique

RevueAmerican Speech · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsRelative clauseVariety (cybernetics)Dependent clauseAnimacyVernacularGrammarHead (geology)SociologyPsychologyComputer sciencePhilosophyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study addresses the social and linguistic constraints on relativizer omission in restrictive relative clauses in a mainstream urban variety of Canadian English. Drawing on the framework of variationist sociolinguistics, the authors test an array of factors that have been traditionally implicated in the choice of relative marker (e.g., syntactic function of the relative marker; animacy and definiteness of the antecedent head NP; length of the relative clause), in addition to investigating less widely researched factors, such as the informational content of the matrix clause and the lexical specificity of the head NP. A variable rule analysis of nonsubject relative clauses extracted from 19 speakers stratified by age, sex, and education reveals that relativizer omission is socially sensitive and that properties of the matrix clause and adjacency effects are key determinants in the selection of the zero variant. Recurrent structural configurations exhibited by zero marked relative clauses in vernacular discourse are indicative of grammaticalization. Comparison with other varieties of English reveals that relativizer omission fails to pattern uniformly, suggesting that there is no vernacular norm in this area of the grammar. This absence of uniformity calls into question recent attempts by researchers to formulate a unitary account of relativizer omission by appealing to putatively general language processing constraints.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican SpeechMême sujetLinguistic Variation and MorphologyTravaux en français237 207