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Enregistrement W2890058560 · doi:10.1075/lic.17009.lop

The use of -<i>ing</i> and -<i>ndo</i> forms in sales contracts

2018· article· en· W2890058560 sur OpenAlexaff
Belén López Arroyo, Roda P. Roberts, Leticia Moreno Pérez

Notice bibliographique

RevueLanguages in Contrast · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariety (cybernetics)BusinessLinguisticsComputer scienceArtificial intelligencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper analyzes the use of the - ing and - ndo forms in English and Spanish in sales contracts. More specifically, it aims to answer three questions: 1. Do the - ing and the - ndo forms occur more frequently in sales contracts than in general language? 2. Do English sales contracts contain more - ing forms used in more syntactic functions than the Spanish - ndo in Spanish sales contracts? 3. Are both the - ing forms and the - ndo forms found in all or most parts of the sales contracts retained for this study? Our study is based on two comparable corpora of English and Spanish: a legal corpus containing sales contracts, and a general corpus. Our corpora provide the following answers to the questions posed: 1. Both the - ing and the - ndo forms occur more frequently in sales contracts than in general language; 2. There are more - ing forms in English sales contracts than there are - ndo forms in Spanish sales contracts, but in both cases, they are used in a variety of syntactic functions; 3. Both the - ing forms and the - ndo forms are found in most parts of the sales contracts used in this study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,912

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, 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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