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Enregistrement W2320830710 · doi:10.1017/s1360674315000465

Old ‘truths’, new corpora: revisiting the word order of conjunct clauses in Old English

2016· article· en· W2320830710 sur OpenAlexaboutno aff
Kristin Bech

Notice bibliographique

RevueEnglish Language and Linguistics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVerbLinguisticsWord orderPoint (geometry)Order (exchange)Nominative caseComputer sciencePhilosophyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Bech (2001a, 2001b), I took issue with the oft-repeated claim that Old English conjunct main clauses are commonly verb-final, and disproved it. However, the myth persists. In the meantime, the York – Toronto–Helsinki Parsed Corpus of Old English Prose (YCOE, Taylor et al. 2003) has been created, so the time has come to revisit this topic and consider it in light of new, extensive and generally accessible data. Using the YCOE corpus, I confirm and expand on Bech's (2001a, 2001b) empirical findings, showing that (i) OE conjunct clauses are neither typically verb-final nor verb-late, but they are more frequently verb-final and verb-late than non-conjunct clauses are; and (ii) verb-final and verb-late clauses are typically conjunct clauses. These two perspectives must be kept apart: in the first, the starting point is the entire body of conjunct clauses, and in the second it is the entire body of verb-final/verb-late clauses. I propose that the failure to distinguish between the two perspectives, i.e. whether it is conjunct clauses or word order that constitutes the point of departure, is the origin of the misconception concerning conjunct clauses and word order. In order to establish whether this distinction has been fuzzy all along, or whether it must be ascribed to distorted referencing in the course of a century of research, I trace the research on this topic back to the end of the nineteenth century. I show that the alleged verb-finality of conjunct clauses may be ascribed to a whisper-down-the-lane effect – the retelling of the story has changed the story.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0050,014
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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