REFLEXES OF THE TRANSITIVE BE PERFECT IN CANADA AND IN THE US: A COMPARATIVE CORPUS STUDY
Notice bibliographique
Résumé
The present paper examines the geographical distribution of three reflexes of a transitive be perfect in North America: done, finished, started (e.g.I'm done my dinner).This paper is a corpus study of Canadian Newsstand Complete and Newspaper Source Plus -commercial databases of regional and national mass media in Canada and the United States, respectively.A total of 1217 tokens have been found in Canadian sources, and none in the US ones.Constructional tokens in Canada have been found to be proportionately distributed across provinces and municipalities.Based on these findings, it is argued that the done my dinner construction is a feature that sets Canadian English (as a theoretical abstraction) apart from American English.It is emphasized, though, that the construction has been attested in some dialectal pockets in the US such as Vermont.The geographical restriction of the construction to Canada and selected dialectal areas in the US is hypothesized to have arisen from a Scottish founder effect; evidence from fictional literature and migration studies is presented as support.It is further argued that the construction is a retention in North American English rather than innovation because its earliest occurrence dates back to the middle of the 19 th century.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».