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Enregistrement W2789421546 · doi:10.1017/cnj.2017.44

The trajectory of φ-features on Old French D and n

2018· article· en· W2789421546 sur OpenAlexaff
Rose‐Marie Déchaine, Monique Dufresne, Mireille Tremblay

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Linguistics / La revue canadienne de linguistique · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Établissements canadiensUniversité de MontréalQueen's UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDefinitenessPluralLinguisticsNounMathematicsCombinatoricsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Old French (OF) determiners (D), which are optional, show a three-way split between definite (def), indefinite(indf), and expletive(expl)D. We develop a nano-syntactic analysis of these three paradigms, according to which the nominal spine is associated with a series of functional heads that include Number, Gender, D, and Kase. We test the predictions of the formal analysis with a quantitative analysis of corpus data from two 12thcentury Anglo-Norman texts –Le voyage de saint Brendan(B) andLais de Marie de France(MdF) – which indicates that over a 60-year span, there are changes in the distribution of D. This presents itself in three ways. First, a decline in expletive D inMdFcorrelates with an increase in the use of D with masculine (m) non-count nouns (nNON-CT) Second, whileBlacks an overt indefinite plural (pl) D,MdFhas one in the form ofdes. Third, with count nouns(nCT), while feminine (f) nouns favour the absence of determiners inB, there is no gender effect inMdF. While the first two changes are predicted by the formal analysis, the third is not. More broadly, the results of our quantitative study provide a more nuanced picture of the factors that govern the distribution of D in OF: they confirm that – relative to conditioning the absence of D (D-drop) – definiteness, grammatical function, and number are stable factors, gender is not a stable factor, and word order does not play a significant role.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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