Past tense formation with irregular lexical verbs in Canadian English
Notice bibliographique
Résumé
There is a set of lexical verbs in English ending in /-l, -m, -n/ (e.g., to spill, to dream, to burn) that receives a different form of the past tense in British versus American English. While in American English these verbs typically receive the regular past tense form /-d/ (e.g., spilled), in British English the irregular devoiced form /-t/ (e.g., spilt) (occasionally accompanied by ablaut) is more common. The form of the past tense in these verbs in Canadian English is, however, less categorical. The main objective of this study is to examine variation in the usage of the past tense in this set of lexical verbs in contemporary Canadian English. The investigation consists of three components: (a) informal interviews of Canadian and American university students to examine their usage of the past tense for these verbs in casual speech, (b) a formal survey to assess how Canadians perceive the usage of the variable past tense forms and (c) a corpus-based comparison of both past tense forms using Canadian and American corpora. The findings suggest that the majority of Canadian English speakers have mixed usage of /-t/ and /-d/ past tense forms.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».