Common ground across globalized English varieties: A multivariate exploration of mental predicates in World Englishes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study tests for similarities and differences in the uses of near-synonymous mental predicates by speakers of different ENL and ESL speech communities to capture whether, and if so to what degree, speakers of different first and second language English varieties use the four near-synonymous predicates semantically differently. Specifically, we focus onI believe, I think, I supposeandI guessin eight native and second-language varieties of English (i.e. American, British, Canadian, Irish, Hong Kong, Indian, Singapore and New Zealand). We adopt a multivariate modeling approach to analyze mental predicates annotated for six semantic variables (verifiability, epistemic mode, epistemic class, epistemic type, evaluation and negotiability) as well as genre. Our findings show the usefulness of exploring Englishes through the lens of semantic structure. Although, on the surface, two groups of English varieties emerge with different preferential patterns of predicates (British, Indian, Irish and Singapore vs. Canadian, Hong Kong and American), at a more abstract level, those predicates share similar semantic combinatory patterns common to all varieties in focus. It emerges that modeling the development of Englishes based on theoretical frameworks that account for simultaneous development of generic (i.e. common to all Englishes) and specialized (i.e. specific to individual Englishes) linguistic patterns may be beneficial. At a time when English has become a worldwide language shaped by globalization, the present study adds to the discussion on the developmental pathways that characterize the evolution of non-native Englishes in the twenty-first 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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».