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Enregistrement W2791935705 · doi:10.1017/cnj.2017.52

Topic and focus in Old French V1 and V2 structures

2018· article· en· W2791935705 sur OpenAlexaff
Marie Labelle, Paul Hirschbühler

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Linguistics / La revue canadienne de linguistique · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus (optics)LinguisticsGermanVerbSubject (documents)Information structureHistoryComputer sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The hypothesis that Old French was not a verb-second (V2) language, but rather a Topic-initial language, is evaluated in a corpus of verb initial (V1) and V2 matrix clauses extracted from a corpus of 12th- and 13th-century texts. It is shown that the initial constituent of V2 clauses is not always a Topic; it may be part of the informational Focus, or it could be an element that is neither Topic nor Focus. In addition, in V1 and V2 sentences with subject inversion, the postverbal subject may be an informational Topic, contrary to the hypothesis that subjects must move to the preverbal position to avoid being interpreted as part of the informational Focus. Therefore, from an Information-Structure point of view, Old French is similar to a standard V2 language like German. However, certain differences between 12th- and 13th-century texts could suggest that the use of the left periphery evolved during the period considered.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeQualitatif
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

Citations54
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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