The position of negative adjectives in Aelfric’s Catholic Homilies I .
Notice bibliographique
Résumé
In Old English, negative adjectives, i.e. incorporating the negative prefix -un, are said to generally come in postposition to nouns (e.g. Fischer, 2001; Sampson, 2010). This paper investigates to what extent this general rule is followed in Aelfric’s Catholic Homilies, the texts of this author being a typical choice for the study of Old English syntax (cf. Davis 2006; Reszkiewcz, 1966; Kohonen, 1978). The data have been obtained from the York-Toronto-Helsinki Parsed Corpus of Old English Prose (YCOE). The following research questions have been formulated: Do strong negative adjectives outnumber nonnegated adjectives in postposition? Do strong negative adjectives have a tendency to appear in postposition? Do strong negated adjectives occur in preposition? The results indicated that for the sample analyzed, strong adjectives in postposition are not predominantly negated. Additionally, the postposition of most of those which are may potentially be explained by other factors, such as modification by a prepositional phrase, co-occurrence with a weak preposed adjective (both mentioned by Fischer), or indirect Latin influence in a formulaic phrase. Also, the data does not appear to support the observation that negated adjectives tend to appear in post- rather than preposition.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».